fama-french三因子模型python代码

Fama-French三因子模型是一个用来解释股票回报率的封闭形式模型。模型中的三个因子分别是市场因子、规模因子和价值因子。下面是一个使用Python编写的Fama-French三因子模型的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')  # 示例数据包含股票回报率、市值和账面市值比

# 计算市场因子
data['Rm-Rf'] = data['Market_Returns'] - data['Risk-Free_Rate']

# 计算市值因子
data['SMB'] = np.where(data['Market_Cap'] < data['Market_Cap'].median(), 1, -1)

# 计算价值因子
data['HML'] = np.where(data['Book-to-Market'] < data['Book-to-Market'].median(), 1, -1)

# 添加截距项
data['intercept'] = 1

# 定义自变量矩阵X
X = data[['Rm-Rf', 'SMB', 'HML', 'intercept']]

# 定义因变量矩阵y
y = data['Stock_Returns']

# 运行回归模型
model = sm.OLS(y, X)
results = model.fit()

# 输出回归结果
print(results.summary())

这段代码首先读取包含股票回报率、市值和账面市值比的数据。然后，根据数据计算市场因子、市值因子和价值因子。接着，添加截距项，并定义自变量矩阵X和因变量矩阵y。最后，运行OLS回归模型，输出回归结果。

该代码能够提供数据的概要信息和回归结果，有助于分析股票回报率的解释变量。