Годовое стандартное отклонение Тобина в Пандах

Question

Я пытаюсь подтвердить, что правильно рассчитал формулу Тобина для определения годового стандартного отклонения на основе серии ежемесячных возвратов.

Самый распространенный (и самый простой) способ расчета годового стандартного отклонения - это умножить месячное стандартное отклонение на квадратный корень из 12.

Морнингстар, однако, полагается на формулу Джеймса Тобина для годового стандартного отклонения, как это указано здесь.

Вот мое представление этой формулы в пандах, где наблюдения - это фрейм 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 легко векторизовать вашу формулу. Я чувствую, что новичкам в пандах никогда нельзя позволять использовать apply или же 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)