Ken French sul suo sito web vengono pubblicati quotidianamente , rendimenti mensili e annuali per il modello Fama-French 3 Factors che sono rendimenti di mercato in eccesso (Rm-Rf), piccolo-meno-grande (SMB) e alto-meno-basso (HML).
I non capisco come converte i rendimenti giornalieri in mensili. Ad esempio, per lultimo mese i rendimenti giornalieri sono
Mkt-RF SMB HML RF 20150501 1.01 -0.33 -0.60 0.000 20150504 0.32 0.06 0.16 0.000 20150505 -1.19 -0.10 0.34 0.000 20150506 -0.31 0.62 -0.20 0.000 20150507 0.39 0.03 -0.43 0.000 20150508 1.21 -0.54 -0.21 0.000 20150511 -0.39 0.67 -0.11 0.000 20150512 -0.27 0.00 0.11 0.000 20150513 0.01 0.02 -0.06 0.000 20150514 1.01 -0.10 -0.36 0.000 20150515 0.05 -0.26 -0.01 0.000 20150518 0.44 0.72 -0.09 0.000 20150519 -0.09 -0.08 0.03 0.000 20150520 -0.05 0.21 -0.09 0.000 20150521 0.23 -0.31 0.09 0.000 20150522 -0.22 -0.11 -0.14 0.000 20150526 -1.01 -0.04 -0.02 0.000 20150527 0.93 0.33 -0.39 0.000 20150528 -0.11 0.11 0.07 0.000 20150529 -0.58 0.02 0.05 0.000 E i rendimenti mensili sono
Mkt-RF SMB HML RF 201505 1.36 0.92 -1.89 0.00 Ad esempio, per convertire il rendimento giornaliero Mkt-RF in rendimenti mensili, utilizzo la seguente formula
$$ \ text {ret} _ \ text {mensile} = \ left (\ prod_ {i \ in \ text {day}} \ left (\ frac {\ text {Mkt-RF} _i} {100} + 1 \ right) – 1 \ right) * 100 $$
che è
$$ \ text {ret} _ \ text {mensile} = \ left [\ left (\ left (\ frac {1.01} {100} + 1 \ destra) \ times \ sinistra (\ frac {0,32} {100} + 1 \ destra) \ times \ cdots \ times \ sinistra (\ frac {(- 0,58} {100} + 1 \ destra) \ destra) – 1 \ right] \ times100 $$
Quindi trovo i seguenti rendimenti mensili
CUSTOM CALCULATIONS Mkt-RF SMB HML RF 201505 1.35 0.91 -1.85 0.00 Non capisco perché ottengo queste differenze. Cosa sto facendo di sbagliato?
Commenti
- ' non potrebbe essere dovuto a un errore di arrotondamento in quanto ci sono solo due cifre decimali?
- Penso che potrebbe essere dovuto a differenze di regressione rispetto a errori di arrotondamento. Penso che ciò che accade è che regrediscono i dati giornalieri utilizzando fattori giornalieri & anche i dati mensili con fattori mensili. @conighion
- @Rime anche questo è corretto.
- @Rime Non ' fanno alcuna regressione per ottenere fattori Fama-francesi .
Risposta
Stai combinando correttamente, ma la discrepanza non è dovuta solo allarrotondamento. SMB e HML sono formati come una media di 6 e 4 portafogli diversi, rispettivamente. Come spiega il sito web di French, ciò risulta dal taglio di tutte le azioni in portafogli 2×3 SizexBook. French compone ciascuno di questi portafogli allorizzonte corretto (ad esempio mensilmente) e quindi calcola la media di questi portafogli per ottenere SMB e HML. Non è la stessa cosa che comporre direttamente SMB e HML dai dati giornalieri.
Questo perché la composizione dei dati giornalieri SMB e HML presuppone il ribilanciamento giornaliero a pesi uguali dei portafogli che li costituiscono. Il francese non presume questo ribilanciamento per orizzonti più lunghi ma, invece, mantiene i portafogli costituenti sullorizzonte corretto prima che SMB e HML si formino alla fine dellorizzonte. Questo vale per i fattori settimanali, mensili e annuali che pubblica.
Commenti
- I ' m non sono sicuro se seguo il punto nel tuo secondo paragrafo. Penso che tu intenda il peso dei portafogli che costituiscono SMB. Quindi, come 1/3 lungo e 1/3 corto si riequilibra ogni giorno. Piuttosto che il peso dei portafogli azionari che sono il sottostante?
- Sì. Hai solo bisogno di monitorare i 6 portafogli sottostanti. Non cè bisogno di riformarli a livello di stock. I dati del portfolio sono disponibili anche sul sito web di Ken French ', quindi ' non hai bisogno di accedere a unaltra origine dati.
Risposta
Stai facendo bene. Le differenze sono problemi di arrotondamento e possono essere tranquillamente ignorate per qualsiasi scopo pratico.