Fama French 因子模型
在這個練習中，你要專注在有效率地取得 Fama French 模型的 beta 係數。就像你在影片中看到的，這些 beta 表示當某個因子的報酬變動時，投資組合的報酬會變動多少。
有時候，你只想檢查某個因子與你的投資組合報酬是負相關還是正相關。你可以直接從係數的正負號看出來。本題一樣提供 factor_returns 資料給你。來試試看吧！
本練習屬於課程
Python 投資組合分析入門
練習說明
- 將 statsmodels 套件以
sm匯入。 - 將線性模型套用在投資組合報酬與 Fama French 因子上，並透過參數僅取得三個 beta 係數。
- 列印出三個 beta。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import statsmodels
import ____.____ as ____
# Obtain the beta coefficients
b1, b2, b3 = ____.____(____['____'], factor_returns[['Mkt-RF','SMB', 'HML']]).____().____
# Print the betas
print ('Sensitivities of active returns to factors:\nMkt-Rf: %f\nSMB: %f\nHML: %f' % (____, ____, ____))