Kovaryans kullanarak beta hesaplama
Beta, birçok finansal modelin temel bir bileşenidir ve sistematik riski, yani geniş piyasaya olan duyarlılığı ölçer. CAPM modelinde beta, iki temel faktörden biridir.
Tarihsel beta çeşitli yollarla tahmin edilebilir. Bu egzersizde, bir karşılaştırma piyasa portföyüne göre kovaryans ve varyansı içeren aşağıdaki basit formülü kullanacaksın:
$$ \beta_P = \frac{Cov(R_P, R_B)}{Var(R_B)} $$
- \(\beta_P\): Portföy betası
- \(Cov(R_P, R_B)\): Portföy (P) ile karşılaştırma piyasa endeksi (B) arasındaki kovaryans
- \(Var(R_B)\): Karşılaştırma piyasa endeksinin varyansı
FamaFrenchData DataFrame'i çalışma alanında hazır ve bu egzersiz için gerekli verileri içeriyor.
Bu egzersiz
Python ile Portföy Risk Yönetimine Giriş
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Calculate the co-variance matrix between Portfolio_Excess and Market_Excess
covariance_matrix = FamaFrenchData[['Portfolio_Excess', 'Market_Excess']]____
# Extract the co-variance co-efficient
covariance_coefficient = covariance_matrix.iloc[0, 1]
print(covariance_coefficient)