stringtranslate.com

Рыночная аномалия

Рыночная аномалия на финансовом рынке — это предсказуемость, которая кажется несовместимой с теориями цен активов (обычно основанными на риске). [1] Стандартные теории включают модель ценообразования капитальных активов и трехфакторную модель Фамы-Френча , но отсутствие согласия среди ученых относительно правильной теории заставляет многих ссылаться на аномалии без ссылки на эталонную теорию (Daniel and Hirschleifer 2015 [ 2] и Barberis 2018, [3], например). Действительно, многие ученые просто называют аномалии «предикторами доходности», избегая проблемы определения эталонной теории. [4]

Учёные задокументировали более 150 предикторов доходности (см. Список аномалий, зарегистрированных в академических журналах). Однако эти «аномалии» имеют множество оговорок. Почти все документированные аномалии касаются неликвидных, мелких акций. [4] Более того, в исследованиях не учитываются торговые издержки. В результате многие аномалии не приносят прибыли, несмотря на наличие предсказуемости. [5] Кроме того, предсказуемость доходности существенно снижается после публикации предсказателя и, следовательно, может не приносить прибыль в будущем. [4] Наконец, предсказуемость доходности может быть обусловлена ​​перекрестным или временным изменением риска и, таким образом, не обязательно обеспечивает хорошую инвестиционную возможность. Соответственно, предсказуемость доходности сама по себе не опровергает гипотезу эффективного рынка , поскольку необходимо продемонстрировать предсказуемость сверх той, которая подразумевается конкретной моделью риска. [6]

Четыре основных объяснения рыночных аномалий: (1) неправильное ценообразование, (2) неизмеренный риск , (3) ограничения арбитража и (4) предвзятость выбора . [4] Ученые не пришли к единому мнению относительно основной причины, при этом видные ученые продолжают выступать за предвзятость отбора, [7] неправильное ценообразование, [3] и теории, основанные на риске. [8]

Аномалии можно разделить на временные ряды и поперечные аномалии. Аномалии временных рядов относятся к предсказуемости на совокупном фондовом рынке, например, к часто обсуждаемому предсказателю циклически скорректированной цены-прибыли (CAPE). [9] Эти предикторы временных рядов указывают время, когда лучше инвестировать в акции, а не в безопасные активы (например, казначейские векселя). Перекрестные аномалии относятся к предсказуемому превосходству одних акций по сравнению с другими. Например, хорошо известная аномалия размера [10] относится к тому факту, что акции с более низкой рыночной капитализацией имеют тенденцию превосходить акции с более высокой рыночной капитализацией в будущем.

Пояснения к аномалиям

Неправильная оценка

Многие, если не большинство, работ, документирующих аномалии, объясняют их неправильным ценообразованием ( например, Лаконишок, Шелифер и Висный, 1994, [11] ). Объяснение неправильной оценки естественно, поскольку аномалии по определению являются отклонениями от базовой теории цен активов. «Неверное ценообразование» тогда определяется как отклонение от эталонного показателя.

Наиболее распространенным эталоном является CAPM (модель ценообразования на капитал-активы). Отклонение от этой теории измеряется ненулевым пересечением предполагаемой линии рынка ценных бумаг . Этот перехват обычно обозначается греческой буквой альфа:

где - доходность аномалии, - доходность безрисковой ставки, - наклон регрессии аномальной доходности на рыночную доходность, и - доходность "рынка", часто обозначаемая доходностью индекса CRSP . (индекс всех публично торгуемых акций США).

Объяснения неправильного ценообразования часто вызывают споры в академических финансах, поскольку ученые не согласны с правильной теорией эталонов (см. «Неизмеренный риск» ниже). Это разногласие тесно связано с «проблемой совместной гипотезы» гипотезы эффективного рынка .

Неизмеренный риск

Среди ученых распространенной реакцией на заявления о неправильном ценообразовании была идея о том, что аномалия отражает измерение риска, которое отсутствует в базовой теории. Например, аномалия может генерировать ожидаемую доходность, превышающую измеренную с помощью регрессии CAPM, поскольку временные ряды ее доходности коррелируют с трудовым доходом, который не фиксируется стандартными показателями рыночной доходности. [12]

Вероятно, самый известный пример объяснения неизмеренного риска можно найти в семинаре Фамы и Френча, посвященном их трехфакторной модели: «Если активы оцениваются рационально, переменные, связанные со средней доходностью... ..., должны отражать для чувствительности к общим (общим и, следовательно, недиверсифицируемым) факторам риска доходности. Регрессии временных рядов [3-факторной модели] дают прямые доказательства по этому вопросу». [13]

Объяснение неизмеренного риска тесно связано с недостатками CAPM как теории риска, а также с недостатками эмпирических проверок CAPM и связанных с ним моделей. Возможно, наиболее распространенная критика CAPM заключается в том, что он рассчитан на основе одного периода и, следовательно, не содержит динамических характеристик, таких как периоды высокой неопределенности. В более общем плане CAPM обычно подразумевает наличие нескольких факторов риска, как показано в теории межвременного CAPM Мертона . Более того, ICAPM обычно подразумевает, что ожидаемая доходность меняется с течением времени, и, таким образом, предсказуемость временных рядов не является явным доказательством неправильной оценки. Действительно, поскольку CAPM вообще не может отразить динамическую ожидаемую доходность, свидетельства предсказуемости временных рядов реже рассматриваются как ошибочные оценки по сравнению с перекрестной предсказуемостью.

Эмпирические недостатки в первую очередь связаны со сложностью измерения богатства или предельной полезности . Теоретически богатство включает в себя не только богатство фондового рынка, но и неторгуемое богатство, такое как частные активы и будущие трудовые доходы. В потреблении CAPM (который теоретически эквивалентен ICAPM Мертона) подходящим показателем богатства является потребление, которое трудно измерить ( например, Савов 2011, [14] ).

Несмотря на теоретическую обоснованность объяснения неизмеренного риска, среди ученых нет единого мнения относительно правильной модели риска, помимо CAPM. Предложения включают хорошо известную трехфакторную модель Фамы-Френча, 4-факторную модель Фамы-Френча-Кархарта, 5-факторную модель Фамы-Френча и 4-факторную модель Стамбо и Юаня. [15] [16] [17] Все эти модели являются эмпирически ориентированными, а не выведены из формальной теории равновесия, такой как ICAPM Мертона.

Ограничения арбитража

Аномалии почти всегда документируются с использованием цен закрытия из набора данных CRSP. Эти цены не отражают торговые издержки, что может предотвратить арбитраж и, следовательно, предсказуемость ликвидации. Более того, почти все аномалии документируются с использованием портфелей с одинаковым весом [4] и, следовательно, требуют торговли неликвидными (дорогостоящими для торговли) акциями.

Ограничения объяснения арбитража можно рассматривать как усовершенствование концепции неправильного ценообразования. Модель доходности предлагает прибыль только в том случае, если предлагаемая ею прибыль превышает торговые издержки, и поэтому ее не следует считать неправильной ценой, если не учитывать торговые издержки.

В большом количестве литературы документально подтверждено, что торговые издержки значительно снижают аномальную доходность. Эта литература восходит к Столлу и Уэйли (1983) и Боллу, Котари и Шанкену (1995). [18] [19] Недавняя работа, в которой изучаются десятки аномалий, показывает, что торговые издержки оказывают огромное влияние на среднюю аномалию (Новый-Маркс и Великов 2015). [5]

Критерий отбора

Задокументированные аномалии, вероятно, являются лучшими показателями из гораздо большего набора потенциальных предсказателей доходности. Такой выбор создает систематическую ошибку и подразумевает, что оценки прибыльности аномалий завышены. Такое объяснение аномалий также известно как отслеживание данных, p-хакинг, интеллектуальный анализ данных и выемка данных и тесно связано с проблемой множественных сравнений . Обеспокоенность по поводу систематической ошибки отбора при аномалиях восходит, по крайней мере, к Дженсену и Беннингтону (1970). [20]

Большинство исследований систематической ошибки отбора при рыночных аномалиях фокусируются на определенных подмножествах предикторов. Например, Салливан, Тиммерманн и Уайт (2001) показывают, что календарные аномалии больше не являются значимыми после поправки на систематическую ошибку отбора. [21] Недавний метаанализ премии за размер показывает, что сообщаемые оценки премии за размер преувеличены в два раза из-за систематической ошибки отбора. [22]

Исследования систематической ошибки отбора аномалий в целом относительно ограничены и неубедительны. Маклин и Понтифф (2016) используют тест вне выборки, чтобы показать, что смещение отбора составляет не более 26% средней доходности типичной аномалии в течение периода выборки оригинальной публикации. Чтобы показать это, они воспроизводят почти 100 аномалий и показывают, что средняя доходность аномалий всего на 26% меньше в течение нескольких лет сразу после окончания исходных выборок. Поскольку отчасти это снижение может быть связано с эффектом обучения инвесторов, 26% — это верхняя граница. [4] Напротив, Харви, Лю и Чжу (2016) адаптируют многочисленные корректировки тестирования на основе статистики, такой как коэффициент ложного обнаружения, к «факторам» ценообразования активов. Они называют фактором любую переменную, которая помогает объяснить сечение ожидаемой доходности, и поэтому включают в свое исследование множество аномалий. Они обнаружили, что статистика множественного тестирования подразумевает, что факторы с t-статистикой <3,0 не следует считать статистически значимыми, и пришли к выводу, что большинство опубликованных результатов, скорее всего, ложны. [23]

Список аномалий, задокументированных в научных журналах

Эффект малых фирм предполагает, что небольшие компании превосходят более крупные. В академических журналах обсуждается, реален ли этот эффект или возникает из-за определенных системных ошибок. [24] [25] [26]

Это связано с эффектом пренебрегаемой фирмы .

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Шверт, Г. Уильям (2003). «Аномалии и эффективность рынка» (PDF) . Справочник по экономике и финансам . дои : 10.1016/S1574-0102(03)01024-0.
  2. ^ Кент, Дэниел; Хиршлейфер, Дэвид (осень 2015 г.). «Чрезмерно самоуверенные инвесторы, предсказуемая доходность и чрезмерная торговля». Журнал экономических перспектив .
  3. ^ аб Барберис, Николас (2018). «Психологические модели цен на активы и объема торгов» (PDF) . Рабочий документ НБЭР . РАСШИРЕННЫЙ рабочий документ. 2018 . doi :10.35188/UNU-WIDER/2018/444-5. ISBN 978-92-9256-444-5.
  4. ^ abcdef Маклин, Дэвид; Понтифик Джеффри (февраль 2016 г.). «Разрушают ли академические исследования предсказуемость прибыли?». Журнал финансов . 61 (1): 5. дои : 10.1111/jofi.12365 .
  5. ^ ab Новый-Маркс, Роберт; Великов, Михаил (2015). «Таксономия аномалий и их торговые издержки». Обзор финансовых исследований .
  6. ^ Фама, Юджин (1970). «Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирической работы». Журнал финансов . 25 (2): 383–417. дои : 10.2307/2325486. JSTOR  2325486.
  7. ^ Харви, Кэмпбелл Р. (январь 2016 г.). «... и сечение ожидаемой доходности». Обзор финансовых исследований . дои : 10.1093/rfs/hhv059 .
  8. ^ Кокрейн, Джон (2017). «Макро-финансы». Обзор финансов . 21 (3): 945–985. дои : 10.1093/rof/rfx010 .
  9. ^ Кэмпбелл, Джон Ю. (июль 1988 г.). «Цены акций, прибыль и ожидаемые дивиденды» (PDF) . Журнал финансов . 43 (3): 661–676. doi :10.1111/j.1540-6261.1988.tb04598.x. JSTOR  2328190.
  10. ^ Банц, Рольф В. (март 1981 г.). «Взаимосвязь между доходностью и рыночной стоимостью обыкновенных акций». Журнал финансовой экономики . 9 :3–18. дои : 10.1016/0304-405X(81)90018-0.
  11. ^ Лаконишок, Йозеф; Шлейфер, Андрей; Вишны, Роберт В. (декабрь 1994 г.). «Противоположные инвестиции, экстраполяция и риск» (PDF) . Журнал финансов . 49 (5): 1541–1578. дои : 10.1111/j.1540-6261.1994.tb04772.x . S2CID  55404532.
  12. ^ Джаганнатан, Рави; Ван, Чжэньюй (март 1995 г.). «Условная CAPM и сечение ожидаемой доходности». Журнал финансов .
  13. ^ Фама, Юджин; Френч, Кеннет (1993). «Общие факторы риска доходности акций и облигаций». Журнал финансовой экономики . 33 : 3–56. CiteSeerX 10.1.1.139.5892 . дои : 10.1016/0304-405X(93)90023-5. 
  14. ^ Савов, Алексий (2011). «Ценообразование активов с мусором». Журнал финансов . 66 : 177–201. дои : 10.1111/j.1540-6261.2010.01629.x. S2CID  9452564.
  15. ^ Стамбо, Роберт; Юань, Ю (2016). «Факторы неправильной оценки». Обзор финансовых исследований .
  16. ^ Кархарт, Марк (1997). «О стабильности результатов деятельности паевых инвестиционных фондов». Журнал финансов . 52 : 57–82. дои : 10.1111/j.1540-6261.1997.tb03808.x .
  17. ^ Фама, Юджин; Френч, Кеннет (2015). «Пятифакторная модель ценообразования активов». Журнал финансовой экономики . 116 : 1–22. дои : 10.1016/j.jfineco.2014.10.010.
  18. ^ Болл, Рэй; Котари, СП; Шанкен, Джей (1995). «Проблемы измерения эффективности портфеля. Приложение к противоположным инвестиционным стратегиям». Журнал финансовой экономики . 38 : 79–107. дои : 10.1016/0304-405X(94)00806-C.
  19. ^ Столл, Ганс; Уэйли, Роберт (1983). «Транзакционные издержки и эффект малой фирмы». Журнал финансовой экономики . 12 : 57–79. дои : 10.1016/0304-405X(83)90027-2.
  20. ^ Дженсен, Майкл; Беннингтон, Джордж (1970). «Случайные блуждания и технические теории: некоторые дополнительные доказательства». Журнал финансов . 25 (2): 469–482. doi :10.1111/j.1540-6261.1970.tb00671.x.
  21. ^ Салливан, Райан; Тиммерманн, Аллан; Уайт, Халберт (2001). «Опасности интеллектуального анализа данных: случай календарных эффектов в доходности акций». Журнал эконометрики . 105 : 249–286. doi : 10.1016/S0304-4076(01)00077-X.
  22. ^ Астахов, Антон; Гавранек, Томас; Новак, Иржи (2019). «Размер фирмы и доходность акций: количественный обзор». Журнал экономических обзоров . 33 (5): 1463–1492. дои : 10.1111/joes.12335. S2CID  201355673.
  23. ^ Харви, Кэмпбелл; Лю, Ян; Чжу, Хэцин (2016). «... и сечение ожидаемой доходности». Обзор финансовых исследований . дои : 10.1093/rfs/hhv059 .
  24. ^ Ричард Ролл (сентябрь 1981 г.). «Возможное объяснение эффекта малой фирмы». Журнал финансов . 36 (4): 879–888. doi :10.1111/j.1540-6261.1981.tb04890.x.
  25. ↑ Адам Хейс (14 января 2021 г.). «Эффект малой фирмы». Инвестопедия .
  26. ^ Эснесс, Клифф С.; Фраццини, Андреа; Израиль, Ронен; Московиц, Тобиас Дж.; Московиц, Тобиас Дж.; Педерсен, Лассе Хедже (22 января 2015 г.). «Размер имеет значение, если вы контролируете свой мусор» (PDF) . Рабочий документ Фамы-Миллера . дои : 10.2139/ssrn.2553889. S2CID  53063462. SSRN  2553889.

Внешние ссылки