¿Cómo puedo reproducir de la sección transversal de regresión en "Intradía Patrones en la sección Transversal de la rentabilidad de las Acciones"?

Question

Recientemente, yo estaba tratando de reproducir los resultados de "Intradía Patrones en la sección Transversal de la rentabilidad de las Acciones" (publicado en la Revista de Finanzas, 2010). Los autores utilizaron la sección transversal de regresión para determinar qué intradía los gal tienen poder predictivo.

A mi entender cuando se hace de la sección transversal de regresión de todas las variables tienen que ser del mismo periodo de tiempo. Por ejemplo, puedo tomar el día de la devolución de la totalidad de las poblaciones y el retroceso contra el número de empleados en cada empresa.

La siguiente es una breve descripción de la forma de la sección transversal de regresión se utilizó en la investigación:

Para cada uno de los gal, $k$, corremos transversal regresiones de media hora de la rentabilidad de las acciones en los retornos quedado por $k$ de media hora períodos, $$ r_{i,t}=\alpha_{k,t}+\gamma_{k,t}r_{i,t-k}+u_{i,t}, $$ donde $r_{i,t}$ es el retorno de la stock yo en la media hora de intervalo $t$. La pendiente coeficientes de $\gamma_{k,t}$ representar la respuesta de los rendimientos en media hora $t$ devuelve más de un intervalo anterior quedado por $k$ de media hora períodos, el "retorno de las respuestas."

Si he entendido bien, los rendimientos de un periodo se analizó respecto a las devoluciones de otro tiempo y una pendiente se obtuvo de cada regresión. Más tarde, el análisis de autocorrelación que se ha hecho en las laderas.

A menos que mis pensamientos están equivocados, yo no veo el punto de la regresión de los rendimientos de un periodo en contra de otro - $R^2$ valores son cercanos a cero. He aquí un ejemplo:

¿Puedo obtener la sección transversal de regresión mal? Por el camino, yo estaba trabajando con un número relativamente pequeño de las reservas, pero pensé que el 38 debería ser suficiente.

Answer 1

El $R^2$s generalmente están cerca de cero para un solo stock regresiones. La gran $R^2$s que un montón de valuación de activos de la investigación mediante la formación de carteras. La formación de carteras cancela mucho de la idiosincrasia de las devoluciones, que tiene un efecto de suavizado.

El $R^2$s debe ser de baja aquí, aunque no veo en el papel de comparar. Esto probablemente significa que son muy bajos. No esperamos que el retrasado de 30 min de devolución debe predecir gran parte del futuro de 30 min de retorno. Quizá uno por ciento o dos? Heston et al punto es que están correlacionados. No podemos esperar que el retrasado de retorno nos dirá exactamente el futuro de retorno (es decir, $R^2 = 100\%$), pero los dos están correlacionados.

Para correr la regresión $$r_{i,t} = \alpha_{k,t} + \gamma_{k,t} r_{i,t-k} + u_{i,t}$$ que se encuentra la autocorrelación entre $r_{i,t}$ y su $k^{th}$ lag $r_{i,t-k}$. Esto parece endógeno para mí, porque hay una variable omitida que conduce el retorno y es lag (tal vez algunas noticias?). Esto debe sesgo sus $\gamma$, pero no sé a priori que manera. Cuando Jegadeesh (1990) miró a corto plazo reversiones hizo algunos otros trucos para conseguir alrededor de él, pero yo no veo que aquí. Heston et al muy respetado, así que no hay posibilidad de que algo me falta y no estoy muy familiarizado con la intr-día de la literatura, aunque no veo la discusión de esto en el papel. Estoy interesado en ver que este es revisada por pares y publicados forma.

Independientemente, de su $\gamma$s no son autocorrelated, así que deben de estar bien con la Fama-MacBeth enfoque. Ah, y que sólo lo estás haciendo 38 acciones no debería afectar a su $R^2$, sólo de la t-estadísticas de su $\gamma$s.