Contenido
Objetivo

Explorar y comprender las herramientas y modelos estadísticos avanzados, como el modelo de evaluación de activos denominado CAPM y el modelo de Fama-French, para la valoración y selección de inversiones financieras en el contexto de mercados bursátiles.

Descripción

El tema aborda el análisis y la estimación del rendimiento esperado de inversiones en el mercado de valores utilizando modelos estadísticos avanzados. Se centra en el modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) y el modelo Fama-French, detallando su aplicación práctica mediante Python para calcular la rentabilidad esperada de los activos financieros, basándose en su relación con el mercado y otros factores de riesgo. Además, se explica cómo estos modelos ayudan a los inversionistas a tomar decisiones informadas sobre sus carteras de inversión.

Explicación

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Modelos multifactoriales

Recursos adicionales

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Actividad
Objetivo

Analizar y pronosticar el rendimiento esperado de acciones específicas utilizando el lenguaje de programación Python y el modelo CAPM, para facilitar la toma de decisiones de inversión basadas en datos.

Instrucciones
  1. Configuración inicial: Instalar y configurar las librerías necesarias en Python. Utilizar Pandas, yfinance para la extracción de datos, y Statsmodels para el análisis estadístico.
  2. Selección de la acción y/o activo financiero y un Índice general del mercado de valores nacional o internacional de referencia: Seleccionar el activo financiero que corresponda con el mercado en el que participa.
  3. Descarga de precios históricos: Utilizar yfinance para descargar los precios históricos de la acción elegida y del índice desde enero de 2020 hasta la fecha más reciente disponible.
  4. Cálculo de rendimientos mensuales: Convertir los precios diarios a rendimientos mensuales y calcular la variación porcentual para ambos, la acción y el índice.
  5. Estimación del modelo CAPM: Calcular el valor de beta (β) usando la covarianza y varianza de los rendimientos. Implementar la fórmula del modelo CAPM para estimar el rendimiento esperado para invertir en el activo financiero.
  6. Análisis y visualización: Crear gráficos de los rendimientos y del modelo CAPM para visualizar la relación entre la acción y el mercado. Analizar la significancia del valor de beta y el rendimiento esperado.
  7. Interpretación de resultados: Evaluar si la acción analizada es una inversión atractiva basada en su rendimiento esperado y su relación con el mercado.
Checklist
  • Se instala y configura correctamente las librerías requeridas.
  • Se selecciona adecuadamente la acción y el índice de referencia.
  • Se descarga los datos históricos completos y correctos.
  • Se calcula los rendimientos mensuales de forma precisa.
  • Se estima el modelo CAPM correctamente y se calcula el valor de beta.
  • Se crea gráficos claros que representan los datos y el modelo de análisis.
  • Se analiza e interpreta adecuadamente el rendimiento esperado de la acción.