Исследование причин отклонений доходности фондового рынка от реальной доходности
Остин Мерфи (Оклендский университет) и др.
декабрь 2024 г.
Это исследование показывает, что простая разница между текущей доходностью по индексу S&P500 и долгосрочной реальной доходностью TIPS имеет значительную способность прогнозировать избыточную доходность по этому индексу фондового рынка как в краткосрочном, так и в долгосрочном инвестиционном горизонте. Во всех временных рамках отклонения от этой теоретической идентичности премии по акциям положительно связаны с текущим экономическим спадом в экономике. В годовом горизонте эти избыточные отклонения доходности акций отрицательно (положительно) связаны с недавними темпами инфляции (ростом денежной массы). Установлено, что инфляция положительно (отрицательно) связана с ограничительностью денежно-кредитной политики (долгосрочным ростом реальной прибыли) в будущем.

Правило Тейлора. Денежно-кредитная политика и премии за риск на фондовом рынке.
Хуэй Го (Университет Цинциннати) и др.
октябрь 2024 г.
ФРС в основном использует ставку по федеральным фондам (FFR) для достижения двойного мандата: стабильности цен и максимальной занятости. Последние модели ценообразования активов утверждают, что изменения FFR влияют на премии за риск на рынке акций. В соответствии с этим финансовым условием канала денежной трансмиссии макроэкономические потребности ФРС, оцененные с использованием правила Тейлора (1993), отрицательно предсказывают доходность фондового рынка. Они также идентифицируются как решающий фактор, определяющий премию по акциям, наряду с масштабированной рыночной ценой и условной рыночной дисперсией посредством анализа выбора переменных. Линейная многофакторная модель премии по акциям обладает удивительно стабильной предсказательной силой, превосходя машинное обучение и другие методы прогнозирования.

Фактор риска, премия за риск и модель Блэка-Литтермана
Наташа Абу Ржайли (Университет Париж-Сакле, Amundi Asset Management) и др.
октябрь 2024 г.
Модели факторов риска в настоящее время широко используются управляющими фондами для построения портфелей и оценки как доходности, так и риска на основе поведения общих факторов риска, которым подвержены портфели. Однако управляющие фондами часто имеют субъективные взгляды на эти факторы риска, которые они, возможно, пожелают включить в свои стратегии распределения активов. В этом исследовании представлено расширение модели Блэка-Литтермана, которое позволяет применять взгляды к факторам риска, а не к отдельным активам, что значительно упрощает процесс, поскольку количество факторов обычно намного меньше, чем количество активов в портфеле. Концепция премии за риск занимает центральное место в распределении портфеля, но обычно оценивается на уровне активов. В нашей системе премии за риск формулируются и анализируются на уровне факторов. Этот теоретический прогресс позволяет менеджеру рассчитывать премии за факторный риск, формулировать взгляды на основе этих премий и включать их в процесс оптимизации портфеля для создания скорректированного портфеля, соответствующего ожиданиям менеджера. Эта новая структура имеет множество применений. Это позволяет управляющим фондами анализировать подразумеваемые премии за риск на рынке и определять ключевые факторы рыночной доходности. Кроме того, модель облегчает сравнение активно управляемого портфеля и его эталонного портфеля, рассчитывая, как оцениваются оба портфеля, и выявляя факторы, которые их различают.

Премия за риск объявления об объявлении акций США
Лукас Петрасек и Иржи Кукак (Карлов университет)
октябрь 2024 г.
Мы анализируем премию за риск объявления на рынке США в период с сентября 1987 года по март 2023 года и обнаруживаем, что рыночный индекс демонстрирует среднюю избыточную доходность в размере 8,3 б.п. в дни макроэкономических объявлений. Это сильно контрастирует с доходностью в 1,4 б.п. в дни без объявления. Далее мы измеряем чувствительность отдельных акций к объявлениям макроэкономических данных за различные периоды ретроспективного анализа и показываем, что акции в портфелях с высокой чувствительностью предлагают инвесторам значительно более высокую доходность, чем акции в портфелях с низкой чувствительностью. Средняя доходность портфелей разницы составляет 18 б.п. в месяц для 60-месячной чувствительности. Коэффициенты регрессии Фамы-Макбета для чувствительности к объявлениям являются положительными и статистически значимыми для всех периодов ретроспективного анализа.

Премии за риск на рынке криптовалют
Гуильда Акбари и Адельфе Экпонон (Университет Оттавы)
декабрь 2024 г.
Мы изучаем взаимосвязь между криптовалютами и фондовым рынком, чтобы выяснить, существуют ли премии за риск на рынке криптовалют. Стратегия портфеля двойной сортировки, которая покупает криптовалюты с наибольшей подверженностью фондовому рынку (высокая подверженность рыночной доходности и низкую подверженность волатильности доходности рынка) и шортит криптовалюты с наименьшей подверженностью фондовому рынку (низкая подверженность рынку). доходность и высокая подверженность волатильности рыночной доходности – генерирует избыточную доходность в размере 50% в год после покрытия затрат по займам и торговых операций. Выход на фондовый рынок с использованием анализа главных компонент доходности и волатильности фондового рынка дает монотонную доходность и доходность длинной и короткой стратегии более 85% в год. Мы предлагаем упрощенную модель, которая рассматривает криптовалюты как активы с заемным капиталом на рынке акций и предоставляет доказательства того, что инвесторы с 2018 года использовали монеты в портфельных стратегиях, что, в свою очередь, создало связь между двумя рынками.

Исторический взгляд на премии за риск казначейских облигаций США
Оливье Даванн (Риск Премиум Инвест)
июль 2024 г.
Неконтролируемый рост государственного долга США вызывает определенную тревогу среди инвесторов в казначейские облигации США. Поэтому полезно оценить текущую премию за риск, заложенную в кривую доходности США, и оценить, в какой степени инвесторы учитывают потенциальные будущие трудности с финансированием правительства США. В этой статье мы даем как теоретическое, так и эмпирическое объяснение факторов, влияющих на кривую доходности казначейских облигаций США, а также то, как можно определить, какие цены в настоящее время устанавливают участники рынка. Широко признано, что ожидания относительно будущей денежно-кредитной политики США играют решающую роль. роль на этом рынке. Однако существует заметная недооценка – даже в академической литературе – симметричной роли, которую играют ожидания относительно будущих премий за риск. Посредством нашего оригинального моделирования кривой доходности казначейских облигаций США мы документируем историю этих ожидаемых премий за риск. Наши результаты показывают, что с 2000 по 2022 год инвесторы постоянно недооценивали силу спроса на казначейские облигации США, что может объяснить несколько необычное поведение этого ключевого рынка в этот период. Однако с 2022 года возникла новая парадигма. Спрос на долгосрочные казначейские облигации США снизился из-за возобновления инфляции, в то время как выпуск долговых обязательств резко увеличился, что было вызвано существенным дефицитом и политикой количественного ужесточения Федеральной резервной системы. В результате премии за риск резко возросли. Будущее остается крайне неопределенным, поскольку снижение инфляции может снова повысить спрос на казначейские облигации США, в то время как ожидается, что государственный долг продолжит быстро расти. В этой нестабильной среде наша модель поможет инвесторам управлять своими позициями, позволяя в режиме реального времени сравнивать их собственные ожидания и фактические рыночные цены.

Долгосрочная доходность активов
Дэвид Чемберс (Кембриджский университет) и др.
октябрь 2024 г.
Количество литературы о долгосрочной доходности активов продолжает неуклонно расти, особенно с начала нового тысячелетия. Мы изучаем этот расширяющийся массив данных об исторических надбавках за доходность по основным классам активов — акциям, облигациям и реальным активам — в очень долгосрочной перспективе. Кроме того, мы обсуждаем преимущества и недостатки этих наборов долгосрочных данных и вносим предложения по передовой практике сбора и использования таких данных. Мы сообщаем о величине этих премий за риск за текущее и предыдущие два столетия и сравниваем оценки альтернативных составителей данных. В заключение мы предлагаем некоторые перспективные направления для будущих исследований.

Научитесь использовать R для анализа портфеля
Количественная аналитика инвестиционного портфеля в R:
Введение в R для моделирования риска и доходности портфеля
Джеймс Пичерно