Климатический риск и предсказуемость волатильности мирового фондового рынка
Минтао Чжоу и Юн Ма (Университет Хунани)
март 2024 г.
Наше исследование исследует информативную роль климатического риска в повышении предсказуемости волатильности глобального фондового рынка. Извлекая составной компонент из четырех отдельных показателей климатического риска Фаччини и др. (2023) мы показываем, что совокупный климатический риск является значительно положительным предиктором волатильности акций на 32 международных рынках. Эта предсказуемость сохраняется при тестировании вне выборки и не может быть учтена соответствующими мерами экономической и финансовой неопределенности. Однако предсказательная сила совокупного климатического риска демонстрирует заметные различия во времени и между регионами; он ослабевает, когда экономические условия ухудшаются, и усиливается в регионах с передовым финансовым развитием, высокой энергетической зависимостью и сильной готовностью к изменению климата. Более того, анализируя многогранность климатического риска, мы показываем, что физические риски, особенно стихийные бедствия, гораздо более предсказуемы, чем риски переходного периода.

Страх на «бесстрашном» казначейском рынке
Тяньян Ван (Университет штата Колорадо) и др.
Сентябрь 2024 г.
В этой статье рассматривается, как страх влияет на рынок казначейских облигаций, и прогнозируется доходность казначейских облигаций. Используя текстовый индекс страха, полученный из социальных сетей и средств массовой информации, мы обнаружили, что страх в значительной степени предсказывает будущие доходы казначейства, как внутри выборки, так и за ее пределами, и предполагает глобальную передачу страха. Мы также предлагаем модель, объясняющую, что шоки неприятия риска приводят к увеличению премии за риск по облигациям. В нашей статье дополнительно исследуются различные аспекты эффектов страха, такие как срок, величина, динамика и источники, и сравниваются их с другими чувствами. Результаты подчеркивают решающую роль страха в динамике рынка казначейских облигаций.

Единая основа ценности и динамики
Джейкоб Бодух (Университет Райхмана) и др.
август 2024 г.
Простая унифицирующая структура приведенной стоимости обеспечивает понимание эффектов стоимости и динамики цен на активы. С помощью формулы приведенной стоимости коэффициенты оценки, скорректированные с учетом ожидаемого будущего роста прибыли, дают оценку ожидаемой прибыли. Мы утверждаем и показываем, что импульс является разумным показателем роста. Импульс прогнозирует будущий рост прибыли, значительно улучшает прогноз стоимости ожидаемой прибыли и заглушается при учете будущего реализованного роста. Распространяя анализ на более общие модели роста доходов, мы строим теоретически мотивированные однофакторные модели, основанные на стоимости, скорректированной с учетом роста, которые хорошо оценивают совокупность активов по сравнению с популярными многофакторными моделями.

В какую сторону дует ветер между фьючерсами SPX и фьючерсами VIX?
Эков Айкинс и Александр Куров (Университет Западной Вирджинии)
июль 2024 г.
Отрицательная корреляция между доходностью и волатильностью хорошо известна. Однако нет единого мнения о том, вызывает ли доходность изменения волатильности или наоборот. В этой статье мы исследуем современные отношения между фьючерсными рынками VIX и фьючерсными рынками E-mini S&P 500 с целью пролить новый свет на связь между рыночной доходностью и подразумеваемой волатильностью. Мы используем фьючерсы E-mini S&P 500 (часто называемые фьючерсами SPX) в качестве показателя доходности фондового рынка, а фьючерсы VIX — в качестве показателя ожиданий подразумеваемой волатильности. Мы постоянно обнаруживаем, что доходность акций вызывает изменения в ожиданиях подразумеваемой волатильности. Для оценки процентных коэффициентов мы используем подход идентификации посредством гетероскедастичности, который использует преимущества предсказуемых внутридневных изменений волатильности на двух фьючерсных рынках.

Чем шире разброс стоимости, тем больше ожидаемая премия за стоимость: данные по акциям компонентов Russell 1000
Гэннань Чан (Университет Фэн Цзя)
октябрь 2024 г.
В последние годы среди ученых и специалистов по инвестициям ведутся оживленные дебаты по поводу наличия премии за стоимость. Однако наше исследование, в котором используется робастная модель панельной регрессии с плавным переходом (PSTR), разработанная González et al. (2005) сделали важное открытие. Мы выявили существенную среднюю премию за стоимость компонентов Russell 1000 в размере 17,27% в год с 2010 по 2019 год. свежий взгляд. Важно отметить, что наше исследование согласуется с выводом Бабы и др. (2021) о том, что премия за стоимость увеличивается с увеличением разброса стоимости. Это исследование также подтверждает, что за выбранные годы более 30% мелких фирм перешли в быстрорастущие фирмы в секторах потребительских услуг, информационных технологий и недвижимости. Наконец, наш тест на устойчивость демонстрирует значительную надбавку к стоимости, которая сохраняется за пределами выборки с 2020 по 2022 год. Эти результаты имеют глубокие последствия для инвестиционного сообщества, делая их более актуальными и действенными и потенциально определяющими инвестиционные стратегии в будущем.

Влияние неопределенности на инвестиционные стратегии, управляемые волатильностью
Ричард Д.Ф. Харрис (Бристольский университет)
июль 2024 г.
Мы исследуем взаимосвязь между эффективностью инвестиционных стратегий, управляемых волатильностью, и неопределенностью как в отношении акций, так и во времени. Мы показываем, что управление волатильностью приводит к значительно большему улучшению показателей с поправкой на риск для акций с низкой неопределенностью по сравнению с акциями с высокой неопределенностью, а для рыночного портфеля оно дает лучшие результаты в периоды низкой совокупной неопределенности по сравнению с периодами высокой неопределенности. Мы также показываем, что различия в неопределенности могут частично объяснить различную эффективность стратегий управления волатильностью в портфелях, отсортированных по факторам, и что основанные на настроениях объяснения эффективности управления волатильностью зависят от уровня неопределенности. Наши результаты устойчивы к использованию альтернативных показателей неопределенности и альтернативных стратегий управления волатильностью.

Как улучшить динамику сырьевых товаров, используя внутрирыночную корреляцию
Радован Войтко и Маргарета Паучлёва (Quantpedia)
Сентябрь 2024 г.
В последние годы в стратегиях импульса наблюдается снижение доходности различных классов активов. В данной статье предлагается инновационный подход к улучшению динамики товарных рынков с использованием внутрирыночного корреляционного фильтра. Мы используем взаимосвязь между краткосрочными и долгосрочными корреляциями в качестве предсказателя того, когда применять импульсную или разворотную торговлю в зависимости от рыночных условий. Наши результаты показывают, что, когда краткосрочная корреляция превышает долгосрочную корреляцию, стратегия импульса (длинная позиция по наиболее эффективным ETF и короткая позиция по менее эффективным) дает оптимальные результаты. И наоборот, когда краткосрочная корреляция ниже, стратегия разворота более эффективна. Этот комбинированный подход значительно увеличивает доходность, почти вдвое превышая доходность отдельных стратегий импульса или разворота, сохраняя при этом управляемый уровень риска.

Глобальное неприятие риска и разрыв в срочной премии в странах с формирующимся рынком
Марко Флаккадоро и Стефания Вилла (Банк Италии)
октябрь 2024 г.
В этой статье мы анализируем влияние потрясений на глобальное неприятие риска на временную структуру суверенных спредов между странами с формирующимся рынком (EME) и экономикой США. Сосредоточив внимание на разнице между долгосрочными и краткосрочными спредами (т.е. разрывом срочной премии), мы обнаруживаем, что увеличение глобального неприятия риска уменьшает разрыв срочной премии. Этот вывод согласуется с данными о том, что во время кризисов страны с формирующейся рыночной экономикой испытывают более высокий риск дефолта по сравнению с безопасными странами с развитой экономикой, причем этот риск сильнее при более коротких сроках погашения.

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