Python实现Fama French三因子模型
发布网友
发布时间：2024-09-24 15:31
共1个回答
热心网友
时间：2024-09-24 16:07
本文旨在通过Python重新实现Fama French三因子模型，作为学术和pandas应用的练习。模型由Fama和French在1993年提出，主要考察规模（SMB）、账面市值比（HML）和市场（Mkt）三个因子对投资组合收益率的影响。
模型构建过程中，数据准备工作是关键，需要收集A股的月度收盘价、市值、账面市值比等信息，其中账面市值比可由市净率的倒数替代。模型依赖于对上市公司市值和账面市值比的双重排序，以计算SMB和HML因子。文章中提到的原始版本存在一些缺陷，如代码错误、数据源限制、换仓频率问题和模型检验不足，但作者认为它仍为初学者提供了良好的入门起点。
模型的核心步骤包括数据预处理、因子构建（如市值加权收益率计算和分组划分）、因变量组合收益构建以及回归分析。作者提供了部分代码片段，展示了如何使用pandas进行数据操作和计算因子。虽然有不足，但通过后续的进阶版本，模型得到了改进，增加了函数化和新内容。
对于想要深入学习的读者，建议先阅读本篇文章，了解基本概念，再进一步阅读进阶版文章，其中包含了更完善的实现和修复了先前的缺陷。
