¿Cuál es la intuición de una cartera de spreads y cómo se construye exactamente?

Question

En un lote de papeles Las carteras de spreads se construyen, como en Harvey y Siddique (1999) , Tabla IV, o en Fama y French (2005 de SSRN) , página 15.

En primer lugar, por qué es importante construir estas carteras y cuál es su significado en un análisis. En segundo lugar, ¿cómo se construyen exactamente? (¿hay alguna bibliografía, en alguna parte?) Digamos que tengo un total de 20 acciones:

• Creo una cartera (P-alta) con las 10 acciones de mayor valor y calculo su rentabilidad diaria; luego hago lo mismo con el resto de las acciones creando la cartera P-baja.
• A continuación, se calcula la rentabilidad de la cartera de diferenciales restando la rentabilidad del P-bajo del P-alto?

Answer 1

¿Variable? $x$ ¿previsión de rendimientos?

Digamos que tienes alguna variable $x$ que cree que pronostica los rendimientos, y quiere realizar pruebas estadísticas de una hipótesis nula que $x$ no tiene nada que ver con los rendimientos esperados.

¿Por qué una cartera long-short? (respuesta rápida)

1. Te da una oportunidad razonable de detectar un efecto.

Imagina que tienes un equipo de música y quieres ver si el dial $x$ no hace nada. Podrías girar el dial hasta la derecha y comparar el sonido con el dial girado hasta la izquierda.

Del mismo modo, la comparación de los rendimientos de una cartera de empresas con $x$ con los rendimientos de una cartera de empresas con bajo $x$ te da una oportunidad razonable de detectar si $x$ asuntos.

2. Es sencillo e intuitivo.

Clasificar en carteras según alguna señal es la clásica estadística de baja estofa, las finanzas al estilo de los años 80. No digo esto para ser despectivo. Hay mucho que decir de las técnicas simples y robustas bien hechas.

Con las técnicas clásicas, muchos tipos de finanzas cuantitativas pueden reconocer y entender instantáneamente las líneas generales de lo que estás haciendo.

3. La formación de carteras corrige naturalmente las estadísticas de las pruebas para la correlación transversal.

Si se trabaja a nivel de empresas individuales, las pruebas estadísticas deben ser robustas ante la inmensa correlación transversal de los rendimientos. Las empresas del mismo sector subirán y bajarán juntas. Las empresas con características contables similares suben y bajan juntas.

Mientras que un estadístico razonablemente experto puede manejar esto adecuadamente agrupando los errores estándar por tiempo, una cartera larga-corta es mucho más fácil de explicar a los menos expertos en estadística.

Resumen de la receta

Algo habitual desde al menos la década de los 80 es formar carteras sobre la señal $x_t$ y comprobar si las carteras con alta $x$ tienen rendimientos estadísticamente diferentes a los de las carteras con $x$ .

1. Clasificar las empresas $i=1, \ldots, n$ en $k$ carteras en el momento $t$ en base a la cual cuantificar $x_{it}$ cae en el momento $t$ .
   • Por ejemplo, si $k=5$ Las empresas que se encuentran en el quintil inferior de $x$ (es decir, el 20% de las empresas más bajas) irían a la cartera 1 y las empresas del quintil superior (es decir, el 20% más alto) irían a la cartera 5.
   • Puede que quiera excluir a las empresas de microcapitalización, etc...
   • No hay que hacer trampas. Sea extremadamente cuidado de no formar carteras basadas en información no disponible en el momento $t$ .
2. Calcule los rendimientos mensuales de sus carteras.
   • Cuanto más frecuente sea el reequilibrio, más problemas habrá con los costes de negociación, el rebote entre la oferta y la demanda, etc., y si estos rendimientos de la cartera son alcanzables en la práctica.
3. Calcule los rendimientos medios, los rendimientos ajustados al riesgo (es decir, el alfa de Jensen) o los rendimientos ajustados a las características (es decir, el exceso de rendimiento sobre algún rendimiento de la cartera de referencia).
   • Por ejemplo, para cada cartera $1, \ldots, k$ (Nota: el rendimiento de la cartera del diferencial ya es un exceso de rentabilidad y por eso no se resta el tipo libre de riesgo de esa rentabilidad de la cartera al estimar el alfa).

Si $x$ realmente entrega una señal, querrías ver que alfa aumenta en $x$ en todas las carteras y una cifra económica y estadísticamente significativa para el alfa de la cartera long-short, spread. Lo ideal sería ver que la cartera 5 tiene mayores rendimientos que la cartera 4 tiene mayores rendimientos que la cartera 3, etc. ....

Answer 2

El primer paso consiste en dividir un gran número de valores en deciles (grupos que tienen el 10% de los valores) en función de alguna medida de clasificación (por ejemplo, la relación entre el libro y el mercado o la liquidez, etc.) y, a continuación, construir un diferencial entre los rendimientos del decil más alto y los del decil más bajo restando los rendimientos medios de D1 a los rendimientos medios de D10. La idea es simplemente entender cómo difieren los rendimientos a largo plazo entre las acciones altas y bajas en esta medida (incluyendo una prueba de significación estadística de la diferencia). También es una forma de aproximar los rendimientos de una cartera larga en el primer decil y corta en el décimo decil, que es un enfoque cuantitativo común de la inversión. HTH