Динамічний Beta в управлінні портфелем

Моделі GARCH у Python

Chelsea Yang

Data Science Instructor

Що таке Beta

  • Beta акції:

міра волатильності акції відносно ринку загалом

  • Систематичний ризик:

частина ризику, яку не можна диверсифікувати

Моделі GARCH у Python

Beta в управлінні портфелем

Оцініть інвестиційний ризик

Ринковий Beta = 1: використовується як еталон

Beta > 1: акція ризикованіша за ринок

Beta < 1: акція менш ризикована за ринок

Моделі GARCH у Python

Beta в CAPM

  • Оцініть ринкову премію акції

CAPM: Capital Asset Pricing Model

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

  • $E(R_s)$: необхідна дохідність акції
  • $R_f$: безризикова ставка (напр., Treasuries)
  • $E(R_m)$: очікувана ринкова дохідність (напр., S&P 500)
  • $E(R_m)- R_f$: ринкова премія
Моделі GARCH у Python

Динамічний Beta з GARCH

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

Графік Beta

Моделі GARCH у Python

Обчислення динамічного Beta в Python

1). Обчисліть кореляцію між S&P500 і акцією

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). Обчисліть динамічний Beta для акції

stock_beta = correlation * (stock_gm.conditional_volatility / 
                            sp500_gm.conditional_volatility)
Моделі GARCH у Python

Давайте потренуємось!

Моделі GARCH у Python

Preparing Video For Download...