3요인 모델 확장

Python으로 시작하는 포트폴리오 리스크 관리

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Fama French 1993

이 분야의 출발점이 된 논문:

Cliff Asness의 모멘텀 연구

AQR의 Cliff Asness가 이후 발표한 논문:

Fama-French 5요인 모델

2015년 Fama와 French는 기존 3요인 모델에 두 가지 요인을 추가하여 확장하였습니다:

RMW: 수익성
CMA: 투자

RMW 요인은 영업 수익성이 높은 기업과 낮은 기업 간의 수익률 차이를 나타냅니다.

CMA 요인은 투자에 공격적인 기업과 보수적인 기업 간의 수익률 차이를 나타냅니다.

Fama-French 5요인 모델

Python으로 구현하는 Fama-French 5요인 모델

포트폴리오와 시장의 초과 수익률이 Data 객체에 이미 저장되어 있다고 가정합니다:

import statsmodels.formula.api as smf
model = smf.ols(formula='Port_Excess ~ Mkt_Excess + SMB + HML + RMW + CMA', 
                data=Data)
fit = model.fit()
adjusted_r_squared = fit.rsquared_adj
adjusted_r_squared

0.92

연습해 봅시다!

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