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Pregunta filosófica acerca de los Modelos de factores de

Esta podría ser una pregunta tonta, pero como un acto de comprensión nivel es difícil para mí para envolver mi cabeza alrededor de la interpretación básica de algunos de los modelos de factores. Con el CAPM, la interpretación de los $\beta$ coeficiente es que este es nondiversifiable riesgo. Ya que no podemos diversificar este riesgo debido a la covarianza con el mercado, estamos recibiendo una recompensa en términos de retorno para más riesgo de ser tomado. Este es mi entendimiento de CAPM y parece natural(si esta interpretación es errónea, por favor siéntase libre de decir).

Sin embargo, aunque entiendo las matemáticas(factor de modelos con variables de estado que no sólo la rentabilidad del mercado) línea por línea, y las regresiones, estoy teniendo problemas con la comprensión de los $\beta$ coeficiente de interpretación en diferentes factores, no solo la rentabilidad de mercado. Supongamos que tenemos un factor de tamaño, por lo que $smb$ en la Fama francés 3 modelo de factor. ¿Cómo debo interpretar el coeficiente beta en eso? Si me extrapolar a partir de la interpretación arriba, yo diría que $\beta_{smb}$ es una medida de la no-diversifiable riesgo relacionado con el tamaño de las empresas de la muestra, pero esta cadena de palabras juntas en una frase en la que simplemente parece una tontería para mí. Creo que debe haber algo que no soy el entendimiento sobre la interpretación básica de los modelos de factores.

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YviDe Puntos 18

Esto es realmente un lugar involucrados pregunta, y las diferentes interpretaciones que existen.

  • Un estrecho, álgebra lineal basado en la interpretación es que el factor de descuento estocástico se encuentra en el lineal lapso de los factores. (Recordar que un lineal de valuación de activos de la función implica la existencia de un factor de descuento estocástico.)
  • Usted puede tomar a un amplio, la economía basada en la interpretación del factor de descuento estocástico como el reflejo de la tasa marginal de sustitución entre los distintos estados del mundo. Por lo tanto, en las palabras de Eugene Fama, factores que son "variables de especial cobertura de preocupación para los inversores." Este es el riesgo macroeconómico basado en la interpretación de valuación de activos.

  • Otra interpretación es que los retornos esperados a diversos factores reflejan inversores irracionales, diversas anomalías psicológicas, reacción exagerada o underreaction a la información. En teoría, la variación en los rendimientos esperados debido al riesgo macroeconómico podía distinguirse de la variación en los rendimientos esperados debido a la psicología de los inversores dependiendo si la rentabilidad esperada se determina cuando los flujos de efectivo ocurren (es decir, en alta o baja marginal de la utilidad de los estados del mundo) o por la firma de características (por ejemplo, es un glamour stock). Esta distinción teórica es difícil de medir, y muy controversial en la práctica, en parte porque las empresas con características similares tienden a tener rendimientos que covarían entre otros.

Tal vez tiene sentido hacer un rápido repaso de los conceptos básicos de académico de los activos de la teoría de precios.

Un precio lineal de la función implica la existencia de un factor de descuento estocástico

  • Deje que $X$ y $Y$ las variables aleatorias que denota las rentabilidades en el futuro.
  • Deje que $p(x)$ ser una función que devuelve el precio actual de una futura rentabilidad.

Una hipótesis razonable es que la fijación de precios función $p(x)$ es un funcional lineal:

$$ p(\alpha X + \beta Y) = \alpha p(X) + \beta p(y)$$

(Tenga en cuenta que con varios psicología, efectos en el comportamiento, la fijación de precios función no necesita ser lineal.)

Por la Representación de Riesz Teorema se obtiene que $p(X)$ puede ser escrito como el producto interior con algún factor de descuento estocástico $S$.

$$ p(X) = \operatorname{E}[SX]$$

El SDF ecuación puede ser escrita como un modelo de 1 factor

Devolución de un pago con el precio de 1. Si existe una tasa libre de riesgo $R^f$ entonces $1 = \operatorname{E}[S R^f] = \operatorname{E}[S] R^f$ desde el pago de la tasa libre de riesgo es conocido antes de la mano. Así, para una arbitraria de retorno: $$ 1 = \operatorname{E}[R]$$ Reescribir como una covarianza: $$ 1 = \operatorname{Cov}(S, R) + \operatorname{E}[S]\operatorname{E}[R]$$ Dividir por $\operatorname{E}[S]$, aplicar $\operatorname{E}[S] = 1/R^f$, y después de algo más de álgebra: $$ \operatorname{E}[R] - R^f = -\frac{\operatorname{Cov}(S, R)}{\operatorname{Var}(S)} \frac{\operatorname{Var}(S)}{\operatorname{E}[S]}$$

Finalmente tenemos

$$ \operatorname{E}[R] - R^f = \beta_{R, S} \lambda_S$$

donde $\beta_{R,S}$ es una regresión beta de la rentabilidad sobre el factor de descuento y $\lambda_S$ es el factor de prima.

Se puede demostrar que para una multi-factor de modelo para el trabajo, el factor de descuento estocástico $S$ debe ser una función lineal de los factores. (Existe una estrecha relación también aquí a la más clásica de las nociones en las finanzas de la media de la varianza de la frontera.)

Todo el juego de académicos de valuación de activos es averiguar lo que el factor de descuento estocástico $S$ es! Es discutible cuánto se ha avanzado. (O si los efectos en el comportamiento de dominar, si es que alguna vez será exitosa.) Es trivial para la construcción de una $S$ que overfits los datos y perfectamente predice el pasado. El reto es explicar la variación en los rendimientos de ir hacia adelante.

La economía y la teoría SDF

En cierto sentido, esto es, donde las declaraciones audaces empezar a hecho.

En un simple modelo económico con aditivo separables de la utilidad, se obtiene que el factor de descuento estocástico refleja el cociente de las utilidades marginales entre los varios (posible) de los estados del mundo.

De todos modos, esto es demasiado larga...

Pensamientos Finales

El quizás un punto obvio es que ninguno de estos modelos de factores de trabajo perfectamente. No es difícil encontrar la prueba de los activos o carteras que llevan a la abrumadora mayoría de estadística rechazo de la mayoría de cualquier modelo de valoración de activos.

En la medida en los modelos de factores de hacer el trabajo, usted puede interpretar los factores de una manera que se inclina más o menos en la economía. En pura álgebra lineal términos, el SDF puede estar en el lineal del espacio de los factores. Hay un crecimiento de la literatura reciente en torno a la identificación de los factores mediante el análisis de componentes principales, la idea subyacente de que la base que explica la mayoría de la varianza de los retornos pueden ser una base que explica en sección transversal en la variación de los rendimientos esperados (esto no es obvio / automático).

La aplicación más la economía y tomar el riesgo basado en la interpretación, los factores de mayo de proxy para las variables de cobertura de preocupación para los inversores. (Otro nombre para el factor de descuento estocástico es una tasa marginal de sustitución de proceso).

La Fama-French factores (y varios otros) se basan en largo-corto carteras formadas en la empresa de características. Una interpretación que se deriva de los factores " método de construcción es que las empresas ordenadas por ciertas características (por ejemplo. alto libro para el mercado de relación) tienden a hacer bien o mal al mismo tiempo. Por lo tanto, usted puede incluso tomar un comportamiento financiero vista/giro que las características de la materia en lugar de riesgo, pero ese riesgo basada en el modelo todavía no está bien porque de empresas con características similares a moverse juntos.

Referencias

Cochrane, Juan, Valuación De Activos: Edición Revisada, 2005, Princeton University Press

Duffie, Darrel, Dinámica De Los Activos De La Teoría De Precios, 1992, Princeton University Press

2voto

penti Puntos 93

Para una interpretación matemática de ver mi respuesta aquí: https://quant.stackexchange.com/a/31456/12

El clásico "filosófica" de la interpretación es que son factores de riesgo adicionales (como $\beta$) para que el inversor se verá compensada, por ejemplo, las pequeñas empresas son más riesgosas que las grandes empresas.

Otra interpretación es la que representan las anomalías que pueden ser utilizados por los inversores inteligentes.

Para más detalles sobre ambas interpretaciones, véase mi respuesta aquí: https://quant.stackexchange.com/a/15959/12

Usted decide que la interpretación que mejor se te adapte.

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