6.5.2 펀드 수익률과 요인 데이터 회귀분석
앞서 파마-프렌치 요인을 구하는 예를 살펴봤는데, 이번에는 월간 3요인(Mkt-RF, SMB, HML)을 구하고 펀드의 수익률을 구한 후 이를 회귀분석해보자.
# 'F-F_Research_Data_Factors' 요인 데이터 구하기
# famafrench 모듈을 임포트한다
import pandas_datareader.data as web
import pandas_datareader.famafrench as ff
import pandas as pd
# 이용 가능한 데이터셋을 구한다
datasets = ff.get_available_datasets( )
# 월간 3요인(datasets[0])을 구한다
# 결과는 'F-F_Research_Data_Factors'이다
df_3_factor = datasets[ 0 ]
# 1980년 2월부터 2019년 6월까지의 요인 데이터를 내려받는다
ds_factors = web.DataReader( df_3_factor,'famafrench', start='1980-02-01', end='2019-06-30' )
# ds_factors 변수를 출력한다
print( ds_factors )
# 나중에 구할 펀드 수익률과 합치기 위해 인덱스 종류를 변경한다
ds_factors[ 0 ].index = ds_factors[ 0 ].index.strftime( '%Y-%m' )
# ds_3_factors에 저장한다
ds_3_factors = ds_factors[ 0 ]