勢いは一般的なリスク要因としてどのように正当化されますか?


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一般的なリスク要因としての勢い?

この質問の一部は、こちらにある別の質問のフォローアップです。この他の質問では、組織間資本資産価格付けモデル(I-CAPM)やアービトラージ価格付け理論(APT)などの因子価格付けモデルの一般的なリスク要因として説明するのが難しいことが指摘されました。これらのモデルでは、これらの要因の1つへの曝露は、ある種の望ましくないリスクへの曝露を表すと想定されています。この質問では、運動量への曝露を何らかの形の一般的なリスクへの曝露と解釈する方法を理解しようとしています。特に知りたい

  1. 勢いをリスク要因として含める会社は誰ですか?説明は何でしたか?
  2. 勢いはしばしば行動の過剰反応または過小反応に起因するようです。(これは非合理的かもしれませんし、多分合理的な過剰反応かもしれません、私は推測します---そうですか?)勢いを合理化する解釈はありますか?(つまり、運動量への暴露が悪いことを説明するものを意味します。)

参考までに:

Jegadeesh and Titman(1993)は、情報への過剰反応、サイズ効果と系統的リスクとの関係、短期的な価格圧力、流動性の欠如、共通要因に対する株価反応の遅れなど、勢いのいくつかの説明をレビューしています

同紙は、「相対的な強み」プレミアム(過去の勝者を購入する戦略)は体系的なリスクへの露出によるものではなく、「一般的な要因に対する株価反応の遅れから生じるリードラグ効果」に帰することはできないと主張している。証拠は、企業固有の情報に対する価格反応の遅れと一致しているようです。

勝者のポートフォリオの株は、成立日の最初の数か月に行われる四半期決算発表の際に、敗者のポートフォリオの株よりも大幅に高いリターンを実現します。ただし、発表日から8か月から20か月後の発表日は、落札者ポートフォリオの株式よりも、敗者ポートフォリオの株式の方が大幅に高くなります。

初期のポジティブおよび後のネガティブな相対強度のリターンの証拠は、過剰反応の証拠としてのリターンの反転の一般的な解釈とリターンの持続性(つまり、過去の勝者が将来にポジティブなリターンを達成すること)は、おそらく過度に単純化していることを示唆しています。


これは役立つかもしれません:Liuによる「既存のリスク要因モデル内の勢いの説明」。web.mit.edu/yichuan/www/JMP_Momentum_Yichuan_Liu.pdf
jmbejara 14年

回答:


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Jegadeesh and Titman(1993)の論文は通常、オリジナルのソースと見なされますが、十分に注意深く見れば、以前に似たようなものを見つけることができると思います。

十分な説明があるとは思いません。勢いは、マクロ経済変数は相関関係なく、他の(既知の)リスクソースへの持続的なエクスポージャーを反映しいないようで、在庫が勢いポートフォリオの一部として選択されるまでの7〜12か月によってほぼ完全に駆動されます。これはすべて、行動の側面を持たない堅固な理論的モデルをモデルに組み込むことを非常に困難にします。

最近(2009年半ば)、市場で勢いが激しくなりました。ダニエルとモスコウィッツは、運動量にはこのようなまれな「パニック」期間があり、運動量のためにクラッシュが発生すると主張しています。そのため、通常の期間中、投資家はこのリスクを補われる場合があります。問題は、「これらのクラッシュは何が原因ですか?」になります。著者は、株価が下落する期間の後、勢いポートフォリオは、多くの低市場ベータ株で長くなり、多くの高ベータ株で短くなると主張します。市場で突然の反発がある場合、勢い戦略はクラッシュを経験します。したがって、これは少なくともより正式なモデリングの方向性を示唆していますが、最終的には行動の解釈も必要になる可能性があることを示唆しています。

あなたがそれを見たことがないなら、ジェガディッシュとティットマン(2011)は、運動量の証拠をより詳細にレビューし、運動量の行動の説明を探ります。


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勢いの議論に追加するために、このトピックに関するNovy Marxによる新しい論文があります:http : //rnm.simon.rochester.edu/research/FMFM.pdf。論文では、私たちが観察する価格の勢いが実際に勢いを得ていると彼は主張しています。したがって、これはパズルを単なる純粋な価格ではなく、より根本的な変数に押し上げます。しかし、勢いをつけること自体も、効率的な市場仮説の下では正当化するのが難しい。反応不足の話は非常に説得力があるようです。


確かに、ファンダメンタルズの観点からこれらのことを組み立てるための改善です。興味深い参照をありがとう!
jmbejara 2015
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