โมเดลการถดถอยเชิงเส้น
ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะใช้ Fama French model เพื่ออธิบายผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอ โดยจะดำเนินการทีละขั้นตอนผ่านโมเดลการถดถอยเชิงเส้น แล้วดู summary ตอนท้ายเพื่อ ตีความผลลัพธ์
ในแบบฝึกหัดนี้จะใช้ statsmodels คุณอาจเคยพบโมเดลการถดถอยเชิงเส้นใน scikit-learn มาก่อน หากสนใจเปรียบเทียบทั้งสองตัวเลือก อ่านเพิ่มเติมได้ที่ blogpost
มีชุดข้อมูลชื่อ factor_returns พร้อมใช้งาน ซึ่งประกอบด้วยผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอและปัจจัย Fama French โชคดีนะครับ!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Define the model
model = sm.____(factor_returns['pf_returns'], factor_returns[['Mkt-RF','SMB', 'HML']]).____()