Von Merkmalen zu Preisen
In diesem Abschlussprojekt schätzen Sie, was der Aktienmarkt für drei einfache Merkmale zahlt, 12-Monats-Momentum, Rendite des letzten Monats und 12-Monats-Volatilität, und entscheiden, wie sehr Sie der Antwort trauen. Sie verwandeln tägliche Schlusskurse in Monatsrenditen der Einzelaktien, bauen für jeden Aktien-Monat die zu diesem Datum bekannten Merkmale und die folgende Rendite und führen das Fama-MacBeth-Verfahren aus: für jeden Monat eine Querschnittsregression der Folgemonatsrenditen auf die standardisierten Merkmale, dann den Mittelwert der Monatssteigungen mit seinen Standardfehlern. Statsmodels rechnet die Regressionen, den Rest schreiben Sie.
Zwei Details machen die Antwort ehrlich. Der Standardfehler der mittleren Steigung muss berücksichtigen, dass die Monatssteigungen autokorreliert sein können, also programmieren Sie die Newey-West-t-Statistik selbst, mit Bartlett-Gewichten. Und eine Prämie ist nur interessant, wenn sie die bekannten Faktoren übersteht, also bilden Sie ein Long-Short-Portfolio auf die Volatilität und regressieren seine Monatsrendite auf die Fama-French-Faktoren Markt, Größe und Wert mit HAC-Kovarianz. Der Achsenabschnitt dieser Regression, ihr Alpha, ist das, was unerklärt bleibt.
- Zwei Durchgänge: erst monatliche Querschnittsregressionen, dann Mittelwert und Streuung der Monatssteigungen.
- Robuste Fehler: eine Newey-West-t-Statistik für die mittlere Steigung und eine HAC-Kovarianz für die Alpha-Regression.
- Survivorship-Bias: Eine Liste der heutigen Gewinner schmeichelt der Prämie, nennen Sie sie also als Obergrenze.
Lab: Was bewertet wird
- Monatsrenditen10 Pkt.
- Das Aktien-Monats-Panel15 Pkt.
- Die Preise eines Monats10 Pkt.
- Der erste Durchgang10 Pkt.
- Eine Newey-West-t-Statistik15 Pkt.
- Der zweite Durchgang10 Pkt.
- Ein Long-Short-Portfolio10 Pkt.
- Das Alpha gegenüber den Faktoren10 Pkt.
- Die gesamte Studie10 Pkt.