La predicción de la rentabilidad de las acciones - en un panel de datos de la especificación o mediante el uso de la cartera de la formación de estrategias?

Question

Estoy trabajando en un análisis empírico donde trato de predecir la rentabilidad de las acciones utilizando datos semanales. Idealmente, me gustaría utilizar un modelo de datos de panel como el siguiente: $$ Y_{es}=X_{es}'\beta+\varepsilon_{it} $$

(aquí se presenta en un formato muy simple - será más complejo en el análisis)

Aquí $Y_{it}$ es un vector de semanal devuelve y $X_{it}$ es un vector de variables explicativas con los coeficientes del vector de $\beta$.

Sin embargo, en la mayor parte de la literatura empírica no es este el enfoque estándar. Enfoque estándar consiste en la ordenación de las poblaciones en diferentes carteras y el uso de la cartera de la formación de estrategias.

Mis preguntas son:

1) ¿por Qué es la cartera de enfoque el enfoque estándar?

2) ¿cuáles son los riesgos de usar un modelo de datos de panel?

3) variables explicativas se encuentran típicamente en la literatura sobre la predicción de la rentabilidad de las acciones (por ejemplo, tamaño, ratio P/E, P/B de la relación y de impulso para cada empresa) también se puede utilizar en el panel modelo de datos?

Answer 1

Ambos enfoques pueden ser útiles. Para las acciones, la clasificación en cuantiles es popular debido a que

1. es fácil de entender y de explicar
2. es una simple cuestión de construir factor de carteras y de la pista o del backtest su rendimiento, mientras que la traducción de la rentabilidad esperada de una cartera es un poco más complicado
3. más robusto que el de un solo stock de regresión, debido a que es menos afectada por la acción de los efectos específicos que hacen una regresión predictiva muy ruidoso
4. evita la rigidez de un modelo lineal, que es una buena idea, porque a veces hay interesantes "outlier efectos" en la primera y la última de cuantiles

Respecto a su segunda y tercera pregunta: existen en el sector y el país de los efectos específicos (por ejemplo, la valoración de la tecnología de frente de las finanzas de las existencias), que será importante. Semanal en un modelo, las variables de tamaño, P/E y P/B, a menudo sólo varían con la 'P', lo que limita su uso como variables independientes.