El valor negativo puede ser correcto.
El stock A tiene un rendimiento esperado positivo, B tiene un rendimiento esperado del 0%, y la tasa libre de riesgo es del 0%. A y B están perfectamente negativamente correlacionados y tienen la misma desviación estándar. En este caso, podrías comprar cantidades iguales de ambos stocks y obtener un retorno sin riesgo en exceso de la tasa libre de riesgo. Por contradicción, la suma de los retornos esperados en exceso de dos stocks perfectamente negativamente correlacionados con la misma desviación estándar debe ser cero.
Si tienes un modelo de factores que produce valores grandes positivos y negativos de costo de capital, tu modelo puede estar sobreajustado o tus datos podrían estar corruptos.
Sobreescribir los negativos con cero es poco probable que sea una solución correcta porque haría que el retorno esperado de la cartera pareciera atractivo de manera irreal. Parecería como si una cartera solo larga pudiera compensar los riesgos de factores sin compensar los retornos esperados.
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¿Podrías dar un par de ejemplos de las empresas por favor? Mientras más conocidas, mejor. Sería útil si pudieras incluir el período de tiempo utilizado para la estimación beta, y las estimaciones de rf y prima de riesgo.
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En teoría, no hay nada inherentemente malo con un beta negativo. Dicho esto: (1) para empresas típicas, un beta de mercado negativo haría sonar alarmas en mi cabeza. Estaría preocupado de que sea un error o un resultado espurio (2) el CAPM empíricamente no funciona (aunque tal vez mis clientes y jefes no lo sepan). Por lo tanto, todo el ejercicio tiene una utilidad dudosa.
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Estoy completamente de acuerdo. Por ejemplo, si tomas una acción de MSFT y ejecutas una regresión de 5 años del modelo de tres factores de Fama y French (1988m1 hasta 2017m12) para predecir betas, y luego usando los betas predichos calculas el costo del capital propio, lo que vas a tener es que hay algunos valores negativos... La pregunta es cómo lidiar con ellos?