Расширение трёхфакторной модели

Введение в управление портфельными рисками на Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Фама и Френч, 1993

Оригинальная статья, с которой всё началось:

Клифф Эснесс о моменте

Статья Клиффа Эснесса из AQR, опубликованная позднее:

Пятифакторная модель Фамы–Френча

В 2015 году Фама и Френч расширили свою трёхфакторную модель, добавив два новых фактора:

RMW: прибыльность
CMA: инвестиции

Фактор RMW отражает доходность компаний с высокой операционной рентабельностью по сравнению с компаниями с низкой рентабельностью.

Фактор CMA отражает доходность компаний с агрессивной инвестиционной политикой по сравнению с более консервативными.

Пятифакторная модель Фамы–Френча

Пятифакторная модель Фамы–Френча на Python

Предположим, что избыточные доходности портфеля и рынка уже хранятся в объекте 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

Давайте потренируемся!

Введение в управление портфельными рисками на Python