โมเดลปัจจัย Fama French
ในแบบฝึกหัดนี้ จะมุ่งเน้นการดึงเฉพาะ ค่าสัมประสิทธิ์เบต้า ของโมเดล Fama French อย่างมีประสิทธิภาพ ดังที่เห็นในวิดีโอ ค่าเบต้าเหล่านี้บ่งบอกว่า ผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอเปลี่ยนแปลงไปมากแค่ไหน เมื่อผลตอบแทนของปัจจัยนั้น ๆ เปลี่ยนแปลงไป
บางครั้งสิ่งที่ต้องการทราบก็แค่ว่าปัจจัยนั้นมีความสัมพันธ์เชิงลบหรือเชิงบวกกับผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอ ซึ่งดูได้โดยตรงจากเครื่องหมายของค่าสัมประสิทธิ์ ข้อมูล factor_returns พร้อมให้ใช้งานแล้ว มาลองทำกันเลย!
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การวิเคราะห์พอร์ตโฟลิโอด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- Import แพ็กเกจ statsmodels ในชื่อ
sm - Fit โมเดลเชิงเส้นกับผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอและปัจจัย Fama French จากนั้นดึงเฉพาะค่าสัมประสิทธิ์เบต้าทั้งสามตัวโดยการดึงพารามิเตอร์ออกมา
- แสดงค่าเบต้าทั้งสามตัว
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Import statsmodels
import ____.____ as ____
# Obtain the beta coefficients
b1, b2, b3 = ____.____(____['____'], factor_returns[['Mkt-RF','SMB', 'HML']]).____().____
# Print the betas
print ('Sensitivities of active returns to factors:\nMkt-Rf: %f\nSMB: %f\nHML: %f' % (____, ____, ____))