5 因子模型
2015 年，Fama 和 French 在之前的 3 因子模型基础上又加入了两个因子：
- RMW： 盈利能力
- CMA： 投资
RMW 因子表示高经营盈利能力公司相对于低经营盈利能力公司的超额收益；CMA 因子表示激进投资公司相对于更保守投资公司的超额收益。
工作区中提供了 FamaFrenchData 对象，除之前的因子外还包含 RMW 和 CMA 因子。
本练习是课程的一部分
Python 投资组合风险管理入门
练习说明
- 请基于前面练习的做法，定义
FamaFrench5_model回归模型：自变量为原始的 3 个 Fama-French 因子（Market_Excess、SMB、HML）以及新增的两个因子（RMW、CMA），因变量为Portfolio_Excess。 - 拟合该回归模型，并将结果存入
FamaFrench5_fit。 - 提取调整后的 R-squared（adjusted r-squared）数值，并将其赋给
regression_adj_rsq。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import statsmodels.formula.api
import statsmodels.formula.api as smf
# Define the regression formula
FamaFrench5_model = smf.ols(formula='Portfolio_Excess ~ Market_Excess + SMB + HML ____ ', data=FamaFrenchData)
# Fit the regression
FamaFrench5_fit = ____
# Extract the adjusted r-squared
regression_adj_rsq = ____
print(regression_adj_rsq)