HM3_Махмудов. Домашняя работа 3 Махмудов Фарид
 Скачать 23.86 Kb.
|
0,115.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 ( |
| Номер дня | p_int | p_beta | R_adj |
| 1 | 0,000 | 0,000 | 0,025 |
| 2 | 0,005 | 0,006 | 0,016 |
| 3 | 0,004 | 0,000 | 0,072 |
Все коэффициенты оказались значимыми на 5%-ом уровне.
Однако скорректированный коэффициент детерминации (R adj) оказался маленьким, в среднем 0,044 за три дня.
| Номер дня | p_int | p_beta | p_smb | p_hml | R_adj |
| 1 | 0,000 | 0,305 | 0,000 | 0,000 | 0,224 |
| 2 | -0,526 | 0,647 | 0,000 | 0,000 | 0,232 |
| 3 | 0,000 | 0,116 | 0,000 | 0,315 | 0,397 |
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.
| Номер дня | p_int | p_beta | p_smb | p_hml | p_mom | R_adj |
| 1 | 0,000 | 0,446 | 0,000 | 0,000 | 0,302 | 0,114 |
| 2 | 0,331 | 0,764 | 0,000 | 0,000 | 0,775 | 0,112 |
| 3 | 0,000 | 0,559 | 0,000 | 0,106 | 0,235 | 0,305 |
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
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.