Interpretación de la interceptación del modelo de 4 factores de Carhart

Question

He seguido estudios como los de Kempf & Osthoff (2007) y Statman & Glushkov (2009) en la construcción de una metodología que mide el rendimiento de la cartera ESG centrada en el modelo de 4 factores de Carhart. He utilizado los factores de la base de datos Kenneth French y he realizado una regresión en Microsoft Excel para obtener mis coeficientes y valores p.

Entiendo que el término de intercepción en el modelo es representativo del alfa, o del exceso de rentabilidad de la cartera. Sin embargo, al ejecutar estas regresiones sobre los datos de los rendimientos y de los factores durante un período de 5 años, mi alfa es estadísticamente significativa, pero es minúscula, del -.40%, cuando el verdadero rendimiento en exceso de R(f) es mucho mayor. Por lo tanto, mi principal pregunta es cómo interpretar este alfa, y cuál es el razonamiento detrás de su diferencia significativa con respecto al verdadero rendimiento en exceso de R(f).

Encuentre los dos estudios mencionados más abajo:

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/j.1468-036X.2007.00402.x?saml_referrer

https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.2469/faj.v65.n4.5?needAccess=true

Edición: Como estoy ejecutando la regresión sobre los rendimientos diarios y los puntos de datos de los factores, ¿es el intercepto indicativo del alfa diario, en cuyo caso debería anualizar los rendimientos para los períodos anuales investigados?

Answer 1

La idea que subyace a cualquiera de estos modelos de factores (ya sea el CAPM, el modelo de 3 factores de Fama-French, el modelo de 4 factores de Carhart, etc.) es que los rendimientos esperados son lineales en covarianza con las variables que preocupan a los inversores. La idea económica es que hay riesgos macroeconómicos que los inversores no desean mantener, y para atraer a los inversores a mantener estos riesgos, se les compensa en forma de mayores rendimientos esperados. La covarianza con las variables de interés para la cobertura es un riesgo que obtiene un precio de mercado positivo. Cuanta más covarianza, más riesgo, y mayor será la rentabilidad esperada. (El encaje de esta teoría con la realidad es, por supuesto, muy matizado y discutible).

En cualquier caso, en una regresión de series temporales de exceso de rentabilidad sobre otras series de rentabilidad (es decir, factores negociables), el término de intercepción (es decir, la estimación del alfa), es la diferencia entre la rentabilidad media de la cartera y lo que puede explicarse por la covarianza con algún conjunto de factores. Un alfa negativo implica que la rentabilidad media es inferior a la que cabría esperar dado el modelo de factores.