Hice una regresión de diez carteras sobre los factores Fama French y obtuve cargas significativas en el factor SMB. Sin embargo, si observo la capitalización de mercado media real de estas carteras, las carteras con la mayor carga del factor no son las que tienen la menor capitalización de mercado. ¿Cuál podría ser la razón de ello?
Mis carteras están ponderadas por igual, por lo que todas cargan al menos ligeramente en positivo el factor PYME.
¡Hola @IgorPozdeev y bienvenido a quant.SE! ¿Podrías profundizar en tu respuesta explicando a qué te refieres con "apariencia"?
@Quantopic: Me refiero a que los coef's de regresión revelan cómo se comporta una acción, no lo que es una acción. Imagina que te despiertas en algún lugar con un termómetro en la mano. El termómetro marca +40: lo único que puedes decir ahora es que estás en un lugar que parece Egipto, pero que en realidad puede ser cualquier cosa.
Tienes razón, pero creo que @early_bird construyó (o debería haber construido) esas carteras tal y como se sugiere en el artículo de Fama & French, y, en ese caso, las cargas de los factores de las carteras deberían ser monotónicamente decrecientes en la capitalización del mercado, a diferencia de su resultado. Aunque las cargas pueden cambiar con respecto al mercado, en 10 carteras hay que ver el patrón monotónico encontrado por el documento de los autores. En mi opinión, es más probable que se haya equivocado al construir el factor.
Suponiendo que el procedimiento que ha seguido para replicar el modelo sea correcto y que no haya errores en la extracción o la calidad de los datos, sus conclusiones podrían verse afectadas e influenciadas por varias razones.
A continuación informo de las que, según mi opinión, podrían ser las principales:
Por lo tanto, intente aumentar el período de tiempo y el número de observaciones del conjunto de datos para obtener mejores resultados;
Asegúrese de que cada cartera está compuesta por el mismo número de acciones (más o menos), construyéndolas mediante los percentiles de distribución.
Clase poblada : cada cartera tiene que estar suficientemente poblada con un número mínimo de valores que tengan características económicas más o menos similares y eliminar los demás.
Cuestiones de econometría Compruebe que se cumplen todas las hipótesis sobre el modelo de regresión lineal (normalidad, homocedasticidad, autocorrelación,...) para que sus resultados ac de la fiabilidad de los resultados.
Periodo de tiempo Puede ser que sus resultados estén influenciados por el período de tiempo que utilizaron en su análisis y que el fenómeno haya desaparecido durante los últimos años; la variable SMB se basa en la Efecto del tamaño pequeño y, está comprobado que este tipo de fenómenos desaparecen después de que alguien los hace de dominio público, por ejemplo, publicando papers. Piensa en el efecto enero: ¡hay muchos artículos que documentan su desaparición!
Estas son algunas de las principales cuestiones que podrían influir en sus resultados.
Compruébalos y después, si están todos satisfechos, lee los trabajos posteriores de Fama & French para comprobar si su forma de analizar la muestra es igual a los tuyos.
Podría haber una serie de razones, dejemos pasar esto.
En primer lugar, su muestra (las 10 carteras) podría diferir de la muestra FF utilizada para calcular el factor SMB. ¿Puede ser que esté utilizando un mercado o sector más pequeño? Para comprobarlo, mire la beta media de sus regresiones o haga una regresión de su muestra completa sobre el factor SMB. Si su mercado está formado por valores más pequeños que los utilizados por FF, es probable que tenga exposición a las PYME en todas sus carteras.
En segundo lugar, la misma ponderación introduce un sesgo de pequeña capitalización, ya que las empresas pequeñas tienen una influencia similar en la cartera que las grandes. Por supuesto, se puede descargar el factor SMB igualmente ponderado del sitio web de French, pero mi experiencia es que no funciona muy bien a menos que su muestra sea similar a la de ellos
En tercer lugar, la presencia del factor SMB varía a lo largo del tiempo, por lo que hay que trazar el factor SMB de FF y seleccionar un periodo en el que el factor SMB se haya comportado bien y, a continuación, utilizar ese periodo como ventana para las regresiones.
La solución sería crear su propio factor SMB específico para su muestra.
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La mayor carga del factor SMB sólo significa que la cartera es muy sensible al factor SMB.