Обчислення бети за CAPM

Існує багато способів моделювати дохідність акцій, але Capital Asset Pricing Model (CAPM) — один із найвідоміших:

$$ E(R_{P}) - RF = \beta_{{P}}(E(R_{M})-RF)\ $$

$E(R_{P}) - RF$: надлишкова очікувана дохідність акції або портфеля P
$E(R_{M}) - RF$: надлишкова очікувана дохідність широкого ринкового портфеля B
$RF$: регіональна безризикова ставка
$\beta_{{P}}$: бета портфеля, або експозиція, до широкого ринкового портфеля B

Ви можете викликати метод .fit() з statsmodels.formula.api на об'єкті моделі .ols(formula, data), щоб виконати аналіз, а також метод .summary() на об'єкті аналізу, щоб проаналізувати результати.

Датафрейм FamaFrenchData доступний у вашому робочому середовищі та містить потрібні дані для цієї вправи.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Спочатку імпортуйте statsmodels.formula.api як smf.
Задайте регресійну модель, яка пояснює Portfolio_Excess як функцію Market_Excess.
Витягніть і виведіть на екран скоригований r-квадрат оціненої регресійної моделі.
Витягніть ринкову бету вашого портфеля.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import statsmodels.formula.api
import ____ as ____ 

# Define the regression formula
CAPM_model = smf.ols(formula=____, data=FamaFrenchData)

# Print adjusted r-squared of the fitted regression
CAPM_fit = CAPM_model.fit()
print(CAPM_fit____)

# Extract the beta
regression_beta = CAPM_fit____
print(regression_beta)

Редагувати та запускати код