5 faktörlü model
2015'te Fama ve French, önceki 3 faktörlü modellerini iki ek faktörle genişletti:
- RMW: Kârlılık
- CMA: Yatırım
RMW faktörü, yüksek işletme kârlılığına sahip şirketlerin getirilerini düşük işletme kârlılığına sahip olanlara karşı; CMA faktörü ise agresif yatırım yapan şirketlerin getirilerini daha temkinli olanlara karşı temsil eder.
FamaFrenchData nesnesi çalışma alanında hazır ve önceki faktörlere ek olarak RMW ve CMA faktörlerini içeriyor.
Bu egzersiz
Python ile Portföy Risk Yönetimine Giriş
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Önceki egzersizlerden öğrendiklerini kullanarak,
Portfolio_Excessiçin orijinal 3 Fama-French faktörüne (Market_Excess,SMB,HML) ek olarak iki yeni faktörü (RMW,CMA) da içerenFamaFrench5_modelregresyon modelini tanımla. - Regresyon modelini eğit ve sonuçları
FamaFrench5_fitiçine kaydet. - Düzeltilmiş r-kare değerini çıkar ve
regression_adj_rsqdeğişkenine ata.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import statsmodels.formula.api
import statsmodels.formula.api as smf
# Define the regression formula
FamaFrench5_model = smf.ols(formula='Portfolio_Excess ~ Market_Excess + SMB + HML ____ ', data=FamaFrenchData)
# Fit the regression
FamaFrench5_fit = ____
# Extract the adjusted r-squared
regression_adj_rsq = ____
print(regression_adj_rsq)