Utvidga 3-faktormodellen

Introduktion till portföljriskhantering i Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Fama French 1993

Originalartikeln som startade det hela:

Cliff Asness om momentum

En artikel publicerad senare av Cliff Asness från AQR:

Fama-French 5-faktormodell

År 2015 utvidgade Fama och French sin 3-faktormodell med två nya faktorer:

RMW: Lönsamhet
CMA: Investeringar

RMW-faktorn mäter avkastningen för företag med hög driftsvinst jämfört med de med låg.

CMA-faktorn mäter avkastningen för företag med aggressiva investeringar jämfört med mer försiktiga.

Fama-French 5-faktormodell

Fama-French 5-faktormodell i Python

Anta att du redan har portföljens och marknadens överskottsavkastning i objektet 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

Nu kör vi en övning!

Introduktion till portföljriskhantering i Python