¿Cómo construir un modelo de factores como el de Fama y French (2014)?

Question

Me gustaría realizar un estudio en el que construyera un modelo de factores basado en las características/variables que he recogido sobre las empresas, utilizando un par de países.

He adquirido dos archivos de datos de Excel de CompuStat :

1. Precios mensuales del índice (MSCI WORLD INDEX) (1950-2017)

2. Datos mensuales de los estados financieros (como la relación P / E, la relación B / P) de diferentes empresas durante el período 1950-2017. Todas las empresas tienen una clave de empresa (GVKEY) como opción de filtro en Excel.

Así que creo que primero tengo que fusionar los datos en función de la GVKEY y la fecha. Eso no sería ningún problema, pero los principales problemas son:

• Algunas empresas no tienen valores para una o más variables en determinados momentos y no todas las empresas tienen el periodo de tiempo 1950-2017, algunas empiezan en 1993, por ejemplo.

¿Alguien tiene alguna sugerencia de cómo tratar el problema y fusionar los datos y cómo puedo llevar a cabo mi estudio? ¿Alguien tiene un plan paso a paso o algo para mí?

¿Podría ser esta tarea tan sencilla como hacer una regresión de los rendimientos medios de una acción con sus diferentes factores? He oído que tengo que hacer algo con la creación de factores de riesgo a través de regresiones, haciendo carteras y la clasificación en las características y el uso de algo así como una regresión fama-macbeth. El problema es que no sé la programación dura para averiguar cómo construir la cartera, etc.

Agradecería cualquier ayuda, ¡quiero usar STATA!

Answer 1

Replicar el modelo de Fama & French 2014 requerirá algunos conocimientos de lenguaje de programación, para ahorrar tiempo.

Los pasos principales incluyen:

• Depuración de datos y tratamiento de los datos que faltan
• Creación de composiciones de cartera (SMB, HML, RMW, CMA) para cada período
• Cálculo de la rentabilidad de la cartera para cada período
• Calcular la exposición de las acciones (betas) a cada factor (la regresión del exceso de rendimiento de las acciones frente al exceso de rendimiento de la cartera)
• Interpretar los resultados

También tendrá que disponer de conjuntos de datos sobre la rentabilidad de las acciones, el tipo libre de riesgo y el índice local del mercado de valores para el mercado objetivo.

Los datos fundamentales se utilizarán para crear las carteras. Los datos que faltan siempre existirán, ya que las empresas entran y salen del mercado todo el tiempo, pero también puede ocurrir debido a los retrasos en la publicación de los estados financieros y otras cuestiones. si los datos no están disponibles por una buena razón, simplemente deje la acción fuera de la cartera de spreads para ese período.