Домашняя работа №3 Махмудов Фарид
Скачать 23,86 Kb.
|
HM3 Махмудов
- Навигация по данной странице:
- Номер дня p_int p_beta R_adj
- Номер дня p_int p_beta p_smb
- 0,000 0,446 0,000 0,000
- 0,764 0,000 0,000 0,775
- 0,074). В трехфакторной модели Фамы-Френча наблюдалась существенно выше R adj (в среднем 0,048
|
Домашняя работа №3 Махмудов Фарид 1) Описательные статистики для моделей CAPM, Fama-French, Fama-French-Carhart 1.1) CAPM Таблица 1
*количество компаний, для которых соответствующий коэффициент значим на 5%-ом уровне Для модели CAPM коэффициент beta оказался значим для 231 из 230 компаний из выборки. Среднее значение intercept оказалось близким к нулю, что также говорит о том, что данная моделб подходит для приведенной выборки. Помимо этого сам данный коэффициент оказался значим только для 22 компаний из 230. 1.2) Fama-French Таблица 2
Для модели Fama-French коэффициент beta перед разницей между доходностью рыночного портфеля и бездисковой ставки также оказался значим для 228 компаний из 230. Причем незначим данный коэффициент оказался для тех компаний, для которых beta была незначима и в модели CAPM. Коэффициент перед фактором премии за риск (small minus big) оказался положительным, а сам фактор значимым для 152 компаний из выборки. Положительное значение коэффициента говорит о том, что по маленьким компаниям ожидаемая доходность должна быть несколько выше. Коэффициент перед фактором отношения балансовой и рыночной стоимости ( high minus low) оказался отрицательным, что говорит о том, что для компаний, у которых отношение балансовой и рыночной стоимости выше, ожидаемая доходность должна быть ниже. Сам фактор HML оказался значим для 145 компаний из 230. 1.3) Fama-French-Carhart Таблица 3
Для данной модели коэффициенты при beta к доходности рыночного портфеля и премии за риск оказались значимы для того же количества компаний, как и для трехфакторной модели Фамы-Френча (228,152), также значение коэффициентов перед факторами приняли примерно такие же значения (~0,73,0,12). Новый фактор моментума оказался значим только для 42 компаний из 230 и коэффициент при нем принял отрицательное значение, что может говорит о том, что данный фактор значим только для определённых отраслей. 2) Подход Фама-Макбета 2.1) CAPM Таблица 4
При тестировании модели CAPM на выборке из трех дней было выявлено: Все коэффициенты оказались значимыми на 5%-ом уровне. Однако скорректированный коэффициент детерминации (R adj) оказался маленьким, в среднем 0,044 за три дня. 2.2) Fama-French Таблица 5
При тестировании модели Fama-French на выборке из трех дней было выявлено: Коэффициент beta при разности доходности рыночного портфеля и безрисковой ставки оказался незначимым на всей выборке. Фактор премии за размер (smb), наоборот, оказался значимым для всех трех дней. Фактор отношения балансовой стоимости и рыночной (hml) оказался значим для первых двух дней и незначимым в третий день. Скорректированный коэффициент детерминации (R adj) оказался равен в среднем 0,258 за три дня, что существенно выше, чем в модели CAPM на той же выборке. 2.3) Fama-French-Carhart Таблица 6
При тестировании модели Fama-French-Carhart на выборке из трех дней было выявлено: Коэффициент beta при разности доходности рыночного портфеля и безрисковой ставки оказался незначимым на всей выборке, как и в трехфакторной модели Фамы-Френча. Фактор премии за размер (smb), наоборот, оказался значимым для всех трех дней, что наблюдалось также и для модели Фамы-Френча. Фактор отношения балансовой стоимости и рыночной (hml) оказался значим для первых двух дней и незначимым в третий день, при это p-value для третьего дня оказался еще выше, чем в модели Фамы-Френча. Вводимый данной моделью фактор моментума (mom) оказался незначимым на всей выборке, особенно для второго дня, где p-value равнялось ~0,115. Несмотря на то, что на тестируемой выборке вводимый моделью Фамы-Френча-Кархарта фактор моментума оказался незначимым на 5%-ом уровне, его добавление несколько увеличило скорректированный коэффициент детерминации (R adj) модели, который оказался равен в среднем 0,771 за три дня, что существенно выше, чем в модели CAPM на той же выборке и на 3.33% выше чем в трехфакторной модели Фамы-Френча. В результате проведенного исследования было выявлено, что для модели CAPM все коэффициенты оказались значимыми на 5%-ом уровне, однако средний R adj для данной модели для выборки из трех дней оказался незначительным (в среднем 0,074). В трехфакторной модели Фамы-Френча наблюдалась существенно выше R adj (в среднем 0,048), однако в модели наблюдалось присутствие незначимых для данной выборке факторов (бета для всей выборки и премия за размер для третьего дня) В четырехфакторной модели Фамы-Френча-Кархарта наблюдалось лишь незначительное увеличение R adj, на 3,33% по сравнению с трехфакторной моделью Фамы-Френча, значимость схожих факторов оказалась приблизительно одинаковой для двух моделей, при этом дополнительно введеный фактор момента оказался незначимым на всей выборке. Таким образом, можно прийти к выводу на основе тестирования данных моделей на выборке из трех дней, что для анализа доходностей акций компаний из приведённой выборки лучшей моделью является модель Фамы-Френча, так как R adj в модели CAPM значительно меньше чем в двух других моделях, а для четырехфакторной модели Фамы-Френча-Кархарта наблюдается лишь незначительное превышение R adj по сравнению с трехфакторной моделью Фамы-Френча, при этом вводимый фактор, который привел к данному увеличению, оказался незначимым на тестируемой выборке. Скачать 23,86 Kb. Поделитесь с Вашими друзьями:
|