Ежегодное стандартное отклонение Тобина в пандах

Question

Я хочу подтвердить, что я правильно рассчитал формулу Тобина для определения среднегодового отклонения по стандартным отклонениям на основе серии ежемесячных возвратов.

Наиболее распространенный (и самый простой) способ расчета годовое стандартное отклонение умножить ежемесячно стандартное отклонение на квадратный корень из 12.

Morningstar, однако, сдвинуто формулы Джеймса Тобина для среднегодовое стандартное отклонение, as linked here.

Вот мое представление этой формулы в панде, где наблюдение представляет собой кадр данных, содержащий ежемесячные доходы.

observations.apply(lambda x: np.sqrt((((observations.std() ** 2) + ((1+observations.mean())**2))**12) - (1+observations.mean())**24)).ix[:,0] 

Answer 1

Это довольно простая в векторной форме ваша формула. Я чувствую, что начинающим пандам никогда не разрешается использовать apply или ix. Это должны быть ваши последние варианты.

# variance is just square of std so you can use var 
var = observations.var() 
mean_one = observations.mean() + 1 

np.sqrt(((var + (mean_one**2))**12) - mean_one**24)