金融大数据分析-Jupyter-Python3-资产定价模型-CAPM

最新推荐文章于 2025-03-29 19:58:03 发布

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文章标签：金融数据分析 jupyter

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lj0191237/article/details/124624273

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本文介绍了如何使用Python3和Jupyter进行资产定价模型CAPM的分析。首先，详细阐述了CAPM模型的构建和回归分析，解释了阿尔法和贝塔值的含义。接着，通过获取上证综指和中国联通的历史数据，计算收益率并建立CAPM模型进行拟合。最后，预测了2022年4月的预期收益率并与实际数据进行了比较。

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一、如何做资产定价模型CAPM？

任务1. 建立CAPM模型，并做回归分析，对阿发值和贝塔值进行解释和分析（无风险收益率为国债的年化收益（3.6%））
任务2. 对Beta系数和贝塔值进行解释和分析（到网上阅读CAPM模型介绍，然后进行详细分析）
任务3. 预测：估计预期收益率并与实际收益率进行比较

二、代码步骤

1.全部代码

代码如下（示例）：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts
%matplotlib inline
ticker = ‘sh’
#获取上证综指的历史交易数据
Market = ts.get_hist_data(ticker,‘2022-01-01’,‘2022-03-23’)
Market.head()
Market.index=pd.to_datetime(Market.index)
Market.sort_values(by=“date”,inplace=True)
retM=(Market.close-Market.close.shift(1))/Market.close.shift(1)
#给序列取名字
retM.name=‘Mret’
retM.dropna(inplace=True)
retM.head()
#获取中国联通的数据
#获取个股历史交易数据
Xin_an=ts.get_hist_data(“600050”,‘2022-01-01’,‘202

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