Tính beta với CAPM
Có nhiều cách để mô hình hóa lợi nhuận cổ phiếu, nhưng Capital Asset Pricing Model (CAPM) là một trong những mô hình nổi tiếng nhất:
$$ E(R_{P}) - RF = \beta_{{P}}(E(R_{M})-RF)\ $$
- \(E(R_{P}) - RF\): Lợi nhuận kỳ vọng vượt trội (excess expected return) của một cổ phiếu hoặc danh mục P
- \(E(R_{M}) - RF\): Lợi nhuận kỳ vọng vượt trội của danh mục thị trường rộng B
- \(RF\): Lãi suất phi rủi ro theo khu vực
- \(\beta_{{P}}\): Beta của danh mục P, hay mức độ phơi nhiễm (exposure) với danh mục thị trường rộng B
Bạn có thể gọi phương thức .fit() từ statsmodels.formula.api trên một đối tượng mô hình .ols(formula, data) để thực hiện phân tích, và phương thức .summary() trên đối tượng phân tích để xem kết quả.
DataFrame FamaFrenchData đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn và chứa dữ liệu phù hợp cho bài tập này.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Trước tiên, bạn cần import
statsmodels.formula.apidưới tênsmf. - Định nghĩa một mô hình hồi quy giải thích
Portfolio_Excessnhư một hàm củaMarket_Excess. - Trích xuất và in giá trị adjusted r-squared của mô hình hồi quy đã fit.
- Trích xuất market beta của danh mục của bạn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)