Forma práctica de estimar la sensibilidad de los precios a lo inesperado de las ganancias (es decir, post-ganancias de la deriva)?

Question

Post-anuncio de las ganancias de la deriva es un bien documentado anomalía en la investigación financiera. En 2017 Puede NBER papel, Replicando las Anomalías, los autores encontraron que las anomalías relacionadas con la estandarización de los inesperada de ingresos entre los más robustos que los factores cuantitativos. Sin embargo, estoy un poco insatisfecho con canónica enfoques para la calibración del modelo.

Canónicamente, post-anuncio de las ganancias de la deriva se mide generalmente como un puntaje estandarizado, similar a la de un Z-score, como tal:

$$\mathbb{SUE} = \frac{(E_{act,t}-E_{exp,t})-\mathbb{E}^T_t[E_{act}-E_{exp}]}{\sqrt{\mathbb{E}^T_t[(E_{act}-E_{exp})^2]}}$$

donde: $\mathbb{SUE}$ está estandarizado inesperadas ganancias; y $E$ es ganancias.

Sin embargo, creo que un astuto observador debe también tomar en cuenta la post-ganancias a la deriva. Pero lo hacen, yo creo que necesitamos conocer la elasticidad de los precios (es decir, "sensibilidad") de un cambio esperado en el precio (me.e, "a la deriva") a un cambio esperado en los ingresos, de tal manera que:

$$\mathbb{E}[\mu] = \frac{E_{act}-E_{exp}}{P} *\frac{dP}{dE} - \frac{dP}{P} $$

donde:

$\mathbb{E}[\mu]$ es el esperado residual logarítmica a la deriva en un precio de los activos tras el anuncio de EPS real ($E_{act}$) a la luz de los anteriores analista de expectativas ($E_{exp}$);

$\frac{dP}{dE}$ es la constante de elasticidad de los precios (es decir, el precio de "Beta") a un cambio en los ingresos;

$\frac{dP}{P}$ es el post-ganancias logarítmica de los precios de la deriva a raíz de un anuncio.

Por tanto, la pregunta: ¿cuáles son algunas maneras prácticas para la estimación de la constante de elasticidad de los precios, $\frac{dP}{dE}$ (es decir, el cambio esperado en el precio para un cambio en las ganancias)? Una espera de precio-beneficio podría ser una buena primera aproximación, pero hay problemas con este supuesto (por ejemplo, es una medida indirecta; sin sentido en los casos de ganancia negativa y asintóticamente baja/alta PEs, etc).

Answer 1

Como pura especulativa comentario y no cuantitativa de la respuesta, usted puede desear mirar en las opciones de corto plazo la volatilidad como un factor de para tener la posibilidad de ajuste fino de su modelo.

Su objetivo parece ser el de encontrar la elasticidad o 'beta' factor del movimiento del precio. El precio de la deriva que están buscando implica alguna forma de difusión de la información o de la percepción de cambio en el mercado. Yo esperaría que una gran parte de calcular su factor beta sería determinar cuánto del mercado de las opiniones cambiaron. Fue esta sorpresa muy lejos de las expectativas, o dentro de un rango esperado.

Las opciones de la volatilidad implícita en el corto plazo los vencimientos de contratos que expiran inmediatamente después de la liberación le dará una medición de la percepción del mercado de riesgo antes del anuncio. Si utiliza esta opción para determinar el factor de choque de los ingresos de datos podría estar relacionado con la elasticidad de la circulación.

En términos simples, el IV de las opciones de corto plazo representa la fijación de precios de mercado de la predicción de los riesgos asociados con el anuncio de las ganancias. Piense en ello como una medida de Miedo, la Incertidumbre y la Duda. Si IV es extremadamente alta, el mercado es la fijación de precios en una amplia gama de posibles ganancias resultados. Incluso una gran sorpresa no puede ser un mercado importante empresa de mudanzas en este caso debido a que los riesgos tienen un precio y no fue poco el shock del evento.

Por otro lado, si las opciones mostró una baja anormal IV antes del anuncio de que podría implicar un alto nivel de confianza en los ingresos esperados resultados. El mercado es la fijación de precios en un rango menor de posibilidades, y una desviación significativa que podría interpretarse como una ampliación de la información "de Choque" para el mercado. Teóricamente, esto se llevaría a cabo como una mayor beta de su esperado de los precios del movimiento.

Por favor, comprenda que todo esto es especulativo y no tengo ningún estudio para respaldar esta idea. Por otro lado, no debería ser difícil para al menos hacer una aspiración de la prueba en el concepto.

Un enfoque sencillo sería tomar algunos datos históricos y ejecutar una prueba. Conseguir un puñado de empresas histórica de los ingresos de datos y las opciones asociadas a la volatilidad implícita de justo antes del anuncio. Segmentar los datos en dos conjuntos. Yo iría con 2/3 de los datos de muestra y 1/3o de la muestra. En este caso, puede que desee hacer 50/50.

Ejecutar el modelo actual en la salida de datos de la muestra y calcular el MSE de que la ejecución de la prueba.

A continuación, utilice el muestreo de datos para calibrar un simple núcleo de regresión utilizando su modelo de salida y entrada, el IV, el factor de la otra. El objetivo para los más pequeños predictivo MSE puede obtener durante su calibración. A continuación, ejecute el nuevo modelo combinado de la salida de datos de muestra que se utilizó antes. Calcular el nuevo MSE y compararlo con el origional prueba de su prima-modelo.

Esta no es la más analíticamente un enfoque más puro, pero debe darle un poco más de información. Si el error significativamente gotas en el modelo combinado, a continuación, podría haber algún nivel de información contenido en el IV que puede ser útil en un modelo. Podría ser la pena analizar más a fondo.

Si la diferencia en los porcentajes de error entre las pruebas, no es significativo, entonces hay dos posibilidades. La primera es que la relación entre la IV y su factor beta existe, pero es demasiado complejo como para suss con un simple núcleo de regresión.

La segunda y mucho más probable que la respuesta es que no existe información en la relación y la idea es un callejón sin salida. Al menos es una sencilla prueba, un rápido fracaso siempre es bueno.

Si usted tiene algún interés en el concepto de enviarme un comentario. Tengo un muy buen conjunto de opciones históricas de datos que puedo aportar a una prueba. Hago un montón de trabajo con la volatilidad de los comercios de alrededor de ingresos, y el resultado sería interesante para mí.