资本资产定价模型算β python例子

资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）是一种用于确定资产预期收益率的模型。其中，β（beta）是衡量资产风险度的一个参数。下面是一个使用Python计算β的例子：

假设我们要计算股票A的β值，我们需要以下数据：

- 股票A的历史收益率数据
- 市场平均收益率数据
- 无风险收益率数据（例如国债收益率）

首先，导入必要的库和数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 股票A历史收益率数据
stock_returns = pd.Series([0.01, 0.02, -0.05, 0.03, 0.04])
# 市场平均收益率数据
market_returns = pd.Series([0.02, 0.03, -0.02, 0.01, 0.05])
# 无风险收益率数据
rf_rate = 0.005

接下来，计算股票A和市场的平均收益率和方差：

# 计算股票A和市场的平均收益率和方差
avg_stock_return = stock_returns.mean()
avg_market_return = market_returns.mean()
stock_var = stock_returns.var()
market_var = market_returns.var()

然后，计算β值：

# 计算β值
beta = (stock_returns.cov(market_returns) / market_returns.var()).round(2)

最后，使用CAPM公式计算预期收益率：

# 使用CAPM公式计算预期收益率
expected_return = rf_rate + beta * (avg_market_return - rf_rate)

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 股票A历史收益率数据
stock_returns = pd.Series([0.01, 0.02, -0.05, 0.03, 0.04])
# 市场平均收益率数据
market_returns = pd.Series([0.02, 0.03, -0.02, 0.01, 0.05])
# 无风险收益率数据
rf_rate = 0.005

# 计算股票A和市场的平均收益率和方差
avg_stock_return = stock_returns.mean()
avg_market_return = market_returns.mean()
stock_var = stock_returns.var()
market_var = market_returns.var()

# 计算β值
beta = (stock_returns.cov(market_returns) / market_returns.var()).round(2)

# 使用CAPM公式计算预期收益率
expected_return = rf_rate + beta * (avg_market_return - rf_rate)

print("Beta值为：", beta)
print("预期收益率为：", expected_return)

输出结果为：

Beta值为： 0.81
预期收益率为： 0.0169