Portföy yönetiminde dinamik Beta

Python ile GARCH Modelleri

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Beta nedir

  • Hisse Betası:

piyasa geneline göre hisse oynaklığının ölçüsü

  • Sistematik risk:

çeşitlendirme ile giderilemeyen risk bölümü

Python ile GARCH Modelleri

Portföy yönetiminde Beta

Yatırım riskini ölçün

Piyasa Betası = 1: kıyas ölçütü

Beta > 1: hisse, piyasadan daha riskli

Beta < 1: hisse, piyasadan daha az riskli

Python ile GARCH Modelleri

CAPM’de Beta

  • Bir hissenin risk primini tahmin et

CAPM: Sermaye Varlıklarını Fiyatlama Modeli

$E(R_s)$ = $R_f$ + $\beta $($E(R_m)- R_f$)

  • $E(R_s)$: hissenin beklenen/getirilmesi gereken getiri oranı
  • $R_f$: risksiz getiri (örn. Hazine)
  • $E(R_m)$: piyasa beklenen getirisi (örn. S&P 500)
  • $E(R_m)- R_f$: Piyasa primi
Python ile GARCH Modelleri

GARCH ile dinamik Beta

$Beta$ = $\rho$ * $\sigma$_hisse / $\sigma$_piyasa

Beta grafiği

Python ile GARCH Modelleri

Python ile dinamik Beta hesaplama

1). S&P500 ile hisse arasındaki korelasyonu hesaplayın

resid_stock = stock_gm.resid / stock_gm.conditional_volatility
resid_sp500 = sp500_gm.resid / sp500_gm.conditional_volatility

correlation = numpy.corrcoef(resid_stock, resid_sp500)[0, 1]

2). Hisse için dinamik Beta’yı hesaplayın

stock_beta = correlation * (stock_gm.conditional_volatility / 
                            sp500_gm.conditional_volatility)
Python ile GARCH Modelleri

Hadi pratik yapalım!

Python ile GARCH Modelleri

Preparing Video For Download...