He creado mi propio sistema de puntuación ESG. Me gustaría probarlo como factor frente a los factores tradicionales (crecimiento, valor, calidad, tamaño, etc.)
En esencia, una prueba de correlación.
¿Podría alguien explicar la mejor manera de probar esto, una respuesta simplificada será muy apreciada.
gracias
Previo/Advertencia: Una prueba de correlación es no un método adecuado para analizar los posibles factores de riesgo
Recordemos (con mucha precisión) qué es un factor de riesgo (véase Bali/Engle/Murray (2016) , p.173s.), utilizando la anomalía de tamaño ( Banz (1981) ) como ejemplo:
La diferencia en los rendimientos esperados entre las acciones pequeñas y las grandes se debe a exposiciones hacia una latente (no observable) precio factor de riesgo, que están transversalmente muy correlacionados con el tamaño de la empresa. La cartera de la PYME consiste en posiciones largas en valores con baja capitalización bursátil y posiciones cortas en valores con alta capitalización bursátil. Esta cartera que imita el factor está diseñada para generar los rendimientos que obtendría una cartera con una unidad larga de exposición al factor de riesgo latente con una sensibilidad mínima a los demás factores de riesgo y, por tanto, es ideal para utilizarla en un modelo de riesgo multifactorial.
Aunque la frase correlación se menciona, no es cómo identificar los posibles factores de riesgo.
Lo que realmente hay que hacer es algo parecido a Fama/French (1992) y Fama/French (1993) Así que para crear una estrategia de cartera en la que se clasifican las acciones en función de su puntuación ESG. La rentabilidad del factor ESG es entonces la diferencia (es decir, la rentabilidad de la cartera de cobertura) de la cartera "alta menos baja". He descrito esta estrategia de cartera con más detalle en estas respuestas 1 , 2 , 3 o 4 .
Si su puntuación ESG está realmente valorada en la sección transversal de los rendimientos de las acciones, la rentabilidad de su cartera ESG "alta menos baja" debería ser significativa/grande desde el punto de vista estadístico y económico. Sin embargo, hay otro criterio relevante que a menudo no se pone a prueba (aunque en revistas de alto rango...): Supongamos que un hipotético factor de riesgo ABC , cuyos rendimientos son $0.5 \cdot SMB + 0.5 \cdot HML$ , donde SMB es el factor de tamaño y HML el factor valor. La serie de rendimientos de ABC definitivamente es muy significativamente diferente de cero, pero este factor no tiene ninguna información nueva / no añade más información sobre las fuentes económicas subyacentes del proceso de generación de rendimientos. De hecho, el ABC se extiende por SMB y HML es decir, no es más que una combinación lineal de ambos factores de riesgo (bien conocidos) y, por tanto, se "explica" por sus rendimientos.
Lo que debe aplicar, es un regresión factorial descrito, por ejemplo, en Fama/French (2015) , Tabla 6:
Utilización de cuatro factores en las regresiones para explicar el rendimiento medio del quinto.
Tome su serie de rentabilidad del factor ESG como variable dependiente y las series de factores de riesgo comunes (tamaño, valor, rentabilidad, etc.) como variables independientes. Si su factor ESG capta un nuevo dimensión de riesgo El factor de riesgo de la empresa no debería ser explicado por ningún otro factor de riesgo, por lo que el alfa de esta regresión de factores debería ser estadísticamente significativo y diferente de cero. Para más detalles sobre este método, véase mi extensa respuesta (especialmente la sección "Prueba de redundancia de factores" y el cuadro 6) aquí .
Referencias:
Bali/Engle/Murray (2016), Empirical Asset Pricing: The Cross Section of Stock Returns, Wiley, 1.ed.
Banz (1981), The relationship between return and market value of common stocks, Journal of Financial Economics 9(1).
Fama/French (1992), The CrossSection of Expected Stock Returns, The Journal of Finance 27(2).
Fama/French (1993), Common risk factors in the returns on stocks and bonds, Journal of Financial Economics 33(1).
Fama/French (2015), A five-factor asset pricing model, Journal of Financial Economics, 116(1).
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