1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
Connected

Bài tập

Tính beta bằng hiệp phương sai

Beta là một thành phần thiết yếu trong nhiều mô hình tài chính, đo lường rủi ro hệ thống, hay mức độ phơi nhiễm với thị trường chung. Trong mô hình CAPM, beta là một trong hai yếu tố cốt lõi.

Beta lịch sử có thể được ước tính theo nhiều cách. Trong bài tập này, bạn sẽ dùng công thức đơn giản sau, dựa trên hiệp phương sai và phương sai so với một danh mục thị trường chuẩn:

$$ \beta_P = \frac{Cov(R_P, R_B)}{Var(R_B)} $$

  • \(\beta_P\): Beta của danh mục
  • \(Cov(R_P, R_B)\): Hiệp phương sai giữa danh mục (P) và chỉ số thị trường chuẩn (B)
  • \(Var(R_B)\): Phương sai của chỉ số thị trường chuẩn

DataFrame FamaFrenchData có sẵn trong không gian làm việc của bạn và chứa dữ liệu phù hợp cho bài tập này.

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

Tạo ma trận hiệp phương sai giữa các cột 'Portfolio_Excess' và 'Market_Excess'.