Розширення 3-факторної моделі

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Dakota Wixom

Quantitative Analyst | QuantCourse.com

Fama French 1993

Оригінальна стаття, з якої все почалося:

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Кліфф Аснесс про імпульс

Пізніша стаття Кліффа Аснесса з AQR:

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

5-факторна модель Фами — Френча

У 2015 році Фама й Френч розширили попередню 3-факторну модель, додавши два чинники:

  • RMW: рентабельність
  • CMA: інвестиції

Чинник RMW відображає дохідність компаній із високою операційною рентабельністю порівняно з низькою.

Чинник CMA відображає дохідність компаній з агресивними інвестиціями порівняно з більш консервативними.

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

5-факторна модель Фами — Френча

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

5-факторна модель Фами — Френча в Python

Припустімо, що у вас уже є надлишкова дохідність портфеля та ринку в обʼєкті 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
Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Давайте потренуємось!

Вступ до керування ризиком портфеля в Python

Preparing Video For Download...