Hay varias cuestiones a la dirección de su pregunta, así que permítanme en primer lugar un resumen de algunos hechos empíricos en el SMB de la cartera y, a continuación, dará algunos consejos para su análisis.
SMB-retorno
El uso de Stefano Marmi de datos de la biblioteca de la agencia sueca de mercado de valores, se observa una mensual SMB-retorno de -0.32% (Newey/Oeste ajustado t-valor de 1.24, el uso de retraso de cuatro) para el período de julio de 1991 - Marzo de 2013. Este resultado es el apoyo a tu comentario, que también se encuentra un insignificante, negativo SMB-retorno. Observo el siguiente resumen de la estadística para el mensual sueco SMB-regreso:
> summary(smb_sweden)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
-22.3000 -2.5500 -0.4500 -0.3185 2.1600 19.1000
> sd(smb_sweden)
[1] 4.483592
> reg <- lm(smb_sweden~1)
> coeftest(reg, NeweyWest(reg, lag = 4))
t test of coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.31854 0.25784 -1.2354 0.2178
Sin embargo, como el SMB-retorno es estadísticamente insignificante, no hay ninguna evidencia de que sea diferente de cero. Esto se contradice con su primera interpretación, que las grandes poblaciones se han superado las poblaciones de pequeño.
SMB-retorno y los Índices de
A pesar de la comparación de su SMB-regreso de la serie con una lista de acciones, índices (como ETFs), un análisis significativo tiene que utilizar la totalidad del inventario universo que usted está buscando. Eso significa, que usted debe mirar cuidadosamente que las acciones están contenidas en su índice de referencia. Yo dudo que estos (por ejemplo, la ETF) índices de cubrir la totalidad de sus acciones universo que se utiliza para el cálculo de la SMB-retorno, por lo que su referencia indicada índice puede omitir muchas poblaciones utilizados para su SMB-retorno de cálculo (o definir otros breakpoints, etc.). La configuración de su stock universo está escrito clara y precisa, en la Fama/francés (1992) o la Fama/francés (1993), así que siga su enfoque y
- excluir a los bancos / servicios financieros (SIC código de 6.000 6,799)
- excluir de las poblaciones de donde la firma tiene un libro negativo-valor
- ...
Sin embargo, si su índice de referencia de las poblaciones de pequeño (si aparece ETF-índices o su propia creación índice de acciones) supera el índice de grandes reservas, no hay ninguna contradicción con nuestros resultados. Basta con echar un vistazo a la estadística de resumen sobre cómo la volatilidad de la SMB-retorno es. Sin duda hay muchos periodos de tiempo, donde su gran índice supera a la pequeña índice, pero, su diferencia en los rendimientos de largo de un gran período de tiempo es estadísticamente insignificante desde cero (al menos para el período 1991 - 2013 como se declaró anteriormente).
Interpretación
En los estados unidos, el CAPM alfa de la SMB-retorno para todo el período de julio de 1926 - diciembre de 2012, es un insignificante 0.10% por mes con un Newey/West (1987) t-stat de sólo 1.12. Estos resultados parecen indicar que los rendimientos en exceso de las PYMES de la cartera puede ser explicado por la sensibilidad de las PYMES de la cartera a la cartera de mercado.
A pesar de estos hechos, Fama/francés(1993) muestran que las PYMES de la cartera tiene la capacidad para explicar los rendimientos anormales de carteras, cuyos rendimientos no se explican por el mercado del factor. A pesar de que hay riesgos importantes asociados con esta cartera y el rendimiento pueden persistir por largos períodos de tiempo. Llegan a la conclusión (muy justamente), que la diferencia en los rendimientos esperados entre los grandes y pequeños de las poblaciones debe ser debido a la exposición a un factor de riesgo latente de que se forma transversal se correlaciona con la capitalización de mercado.
Pruebas
Las pruebas, si hay un tamaño de anomalías en un cierto mercado de valores es bastante sencillo, y tiene principalmente dos opciones que se describen aquí:
- cartera tipo
- técnicas de regresión
En general:
Cartera tipo son aplicados por la clasificación de existencias, basado en su (aquí:) capitalización de mercado en separados de las carteras y el cálculo de su posterior rentabilidad de la cartera hasta que sus carteras se re-ensamblados. La "alta-baja" de la cartera de retorno da una idea, si una significativa rentabilidad ajustada al riesgo puede obtenerse siguiendo esta estrategia.
Técnicas de regresión como la Fama/MacBeth (1973) use, por ejemplo, un mes por adelantado acciones como variable dependiente el logaritmo de la capitalización del mercado con un mayor control de variables como las acciones de beta-factor, etc. como variables independientes. Si el coeficiente de $ln(marketcap)$ es estadísticamente significativa, hay una fuerte evidencia de un tamaño de anomalía en este mercado.
Para estas técnicas y sus detalles (como winsorizing, Newey/Oeste de ajuste, etc.) os recomiendo echar un vistazo a Bali/Engle/Murray (2016), en el capítulo 5 y 6.
Referencias:
Bali/Engle/Murray (2016), Empíricos de valoración de Activos: La sección transversal de la rentabilidad de las acciones, 1. ed.
Fama/francés (1992), La Sección Transversal de la rentabilidad de las acciones, La Revista de Finanzas 47(2)
Fama/francés (1993), los factores de riesgo Comunes en los rendimientos de las acciones y bonos, Revista de Economía Financiera, 33(1)
