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0,0006 r-cuadrado después de intentar probar si los interceptos difieren significativamente. ¿Lo he hecho mal?

Estoy tratando de probar si los interceptos de dos regresiones lineales (CAPM) difieren significativamente o no. Tengo la rentabilidad mensual de dos fondos en el mismo periodo y los relaciono con la misma variable de mercado (MKT = Rm-Rf). Los resultados de la regresión parecen bastante normales.

fund1 fund2

Ahora, tengo 2 intercepciones diferentes. Quiero comprobar si los interceptos difieren de forma significativa, así que creo una serie temporal de diferencias entre el fondo C y el fondo S (Rd = Rc - Rs) para cada periodo de tiempo y luego hago una regresión contra una variable de mercado MKT. Pero el resultado de la regresión parece extraño.

Regression of return differences between two funds

El R-cuadrado es sólo de 0,0006, frente al 0,8 - 0,9 de los dos fondos anteriores.

Entonces, me pregunto si el método de prueba es correcto y el resultado es fiable o no. Si este método es incorrecto, ¿podría recomendarme el método correcto y algún documento relacionado para que lo estudie?

Gracias

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Akash Puntos 8

¡No, eso es!

Un fondo tiene una beta del 81,6% y el otro del 82,4%, cada uno con una R^2 de ~90% respecto al mercado.

Por lo tanto, tiene todo el sentido que el diferencial entre los dos debe tener casi ninguna correlación con el mercado (que es su valor de coeficiente mkt muy bajo, y su R^2 muy bajo).

El valor P de >90% en los coeficientes de intercepción (del diferencial) sugiere que hay muy poca confianza en que cualquiera de los fondos tenga un sesgo de rendimiento superior (en un mercado plano). Esa prueba es justa, sólo hay que tener en cuenta lo que se está probando aquí.

La bajísima R^2 de la regresión sólo indica que el mercado contribuye muy poco a explicar la diferencia de rendimiento de los dos fondos. Las pruebas de intercepción t/p sugieren que ninguno de los dos es mejor o peor que el otro. Por lo tanto, las diferencias que se observan entre los dos son sólo ruido aleatorio. O, posiblemente, una extraña distribución no lineal enrevesada (para la que existe todo un conjunto diferente de suites, pero que probablemente no sea relevante si se trata de fondos vainilla).

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