포트폴리오 관리의 동적 베타

Python으로 배우는 GARCH 모델

Chelsea Yang

Data Science Instructor

베타란

  • 주식 베타:

일반 시장 대비 주식 변동성의 척도

  • 체계적 위험:

분산으로 제거할 수 없는 위험 부분

Python으로 배우는 GARCH 모델

포트폴리오 관리에서의 베타

투자 위험 측정

시장 베타 = 1: 벤치마크로 사용

베타 > 1: 시장보다 위험 큼

베타 < 1: 시장보다 위험 작음

Python으로 배우는 GARCH 모델

CAPM에서의 베타

  • 주식의 위험 프리미엄 추정

CAPM: 자본자산가격결정모형

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

  • $E(R_s)$: 요구수익률
  • $R_f$: 무위험수익률(예: 국채)
  • $E(R_m)$: 시장 기대수익률(예: S&P 500)
  • $E(R_m)- R_f$: 시장 프리미엄
Python으로 배우는 GARCH 모델

GARCH로 동적 베타

$Beta$ = $\rho$ * $\sigma$_stock / $\sigma$__market

베타의 플롯

Python으로 배우는 GARCH 모델

Python으로 동적 베타 계산

1) S&P500과 주식 간 상관계수 계산

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) 주식의 동적 베타 계산

stock_beta = correlation * (stock_gm.conditional_volatility / 
                            sp500_gm.conditional_volatility)
Python으로 배우는 GARCH 모델

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 GARCH 모델

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