Динамическая бета в управлении портфелем

Модели GARCH на Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Что такое бета

  • Бета акции:

мера волатильности акции относительно рынка в целом

  • Систематический риск:

часть риска, которую невозможно устранить диверсификацией

Модели GARCH на Python

Бета в управлении портфелем

_Оценка инвестиционного риска _

Рыночная бета = 1: используется как эталон

Бета > 1: акция несёт больший риск, чем рынок в целом

Бета < 1: акция несёт меньший риск, чем рынок в целом

Модели GARCH на Python

Бета в модели CAPM

  • Оценка премии за риск по акции

CAPM: модель оценки капитальных активов

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

  • $E(R_s)$: требуемая доходность акции
  • $R_f$: безрисковая ставка (например, казначейские облигации)
  • $E(R_m)$: ожидаемая доходность рынка (например, S&P 500)
  • $E(R_m)- R_f$: рыночная премия
Модели GARCH на Python

Динамическая бета с GARCH

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

График беты

Модели GARCH на Python

Вычисление динамической беты в Python

1). Вычислите корреляцию между S&P500 и акцией

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). Вычислите динамическую бету для акции

stock_beta = correlation * (stock_gm.conditional_volatility / 
                            sp500_gm.conditional_volatility)
Модели GARCH на Python

Давайте потренируемся!

Модели GARCH на Python

Preparing Video For Download...