Extinderea modelului cu 3 factori

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Fama French 1993

Articolul original care a stat la baza modelului:

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Cliff Asness despre Momentum

Un articol publicat ulterior de Cliff Asness de la AQR:

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Modelul Fama-French cu 5 factori

În 2015, Fama și French au extins modelul cu 3 factori, adăugând doi factori suplimentari:

  • RMW: Profitabilitate
  • CMA: Investiție

Factorul RMW reprezintă randamentele companiilor cu profitabilitate operațională ridicată față de cele cu profitabilitate scăzută.

Factorul CMA reprezintă randamentele companiilor cu investiții agresive față de cele mai conservatoare.

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Modelul Fama-French cu 5 factori

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Modelul Fama-French cu 5 factori în Python

Presupunând că aveți deja randamentele excedentare ale portofoliului și ale pieței în obiectul Data:

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
Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Să exersăm!

Introducere în gestionarea riscului de portofoliu în Python

Preparing Video For Download...