Do multi-factor models produce robustresults? Econometric and diagnostic issues in equity risk premia study Analiza diagnostyczna wieloczynnikowych modeli oszacowań premii za ryzyko akcyjne
In recent decades numerous studies verified empirical validity of the CAPM
model. Many of them showed that CAPM alone is not able to explain cross-sectional variation
of stock returns. Researchers revealed various risk factors which explained outperformance
of given groups of stocks or proposed modifications to existing multi-factor models.
Surprisingly, we hardly find any discussion in financial literature about potential drawbacks
of applying standard OLS method to estimate parameters of such models. Yet, the question
of robustness of OLS results to invalid assumptions shouldn't be ignored. This article aims to
address diagnostic and econometric issues which can influence results of a time-series multifactor
model. Based on the preliminary results of a five-factor model for 81 emerging and
developed equity indices [Sakowski, Ślepaczuk and Wywiał, 2016a] obtained with OLS we
check the robustness of these results to popular violations of OLS assumptions. We find
autocorrelation of error term, heteroscedasticity and ARCH effects for most of 81 regressions
and apply an AR-GARCH model using MLE to remove them. We also identify outliers and
diagnose collinearity problems. Additionally, we apply GMM to avoid strong assumption of IID error term. Finally, we present comparison of parameters estimates and Rsquared values
obtained by three different methods of estimation: OLS, MLE and GMM. We find that results
do not differ substantially between these three methods and allow to draw the same
conclusions from the investigated five-factor model.
W ostatnich latach liczne prace podejmowały temat empirycznej weryfikacji
skuteczności modelu CAPM. Ich autorzy zaproponowali co najmniej kilka czynników
ryzyka, które są w stanie wyjaśnić zróżnicowanie przekrojowe zwrotów rozmaitych
aktywów finansowych. Zaproponowano także liczne modyfikacje istniejących modeli
wieloczynnikowych. W bogatej literaturze rzadko jednak spotykamy dyskusję na temat
konsekwencji stosowania standardowej Metody Najmniejszych Kwadratów do oszacowania
parametrów tych modeli. Pytanie o odporność oszacowań wieloczynnikowych
modeli wyceny aktywów finansowych uzyskanych za pomocą MNK na niespełnienie
założeń nie powinno być jednak ignorowane. Celem niniejszego artykułu jest analiza
diagnostyczna wyników oszacowań modelu pięcioczynnikowego dla 81 indeksów giełdowych
[Sakowski, Ślepaczuk i Wywiał, 2016a]. Weryfikacja założeń modelu wskazuje
na obecność autokorelacji i heteroskedastyczności czynnika losowego, a także występowanie
efektów ARCH. Analiza obejmuje także identyfikację obserwacji wpływowych
oraz weryfikację obecności współliniowości wśród czynników. W końcowej części
prezentujemy porównanie oszacowań uzyskanych za pomocą Metody Najmniejszych
Kwadratów, Metody Największej Wiarygodności oraz Uogólnionej Metody Momentów.
Wszystkie trzy metody dają bardzo zbliżone oszacowania i pozwalają wyciągnąć ten
sam zestaw wniosków dla analizowanego modelu pięcioczynnikowego.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE W OKRESIE WAKACYJNYM BIBLIOTEKA BĘDZIE FUNKCJONOWAŁA W ZMIENIONYCH GODZINACH::
od 15 do 31 lipca:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna:
9.00 - 15.00
(poniedziałek-piątek)
Czytelnia Działu Zbiorów Specjalnych:
9.00 - 15.00
(poniedziałek-piątek)
od 1 do 31 sierpnia:
BIBLIOTEKA BĘDZIE NIECZYNNA
UWAGA:
Zwrotu wypożyczonych materiałów można dokonać u dyżurującego bibliotekarza w Wypożyczalni Głównej od 9.00 do 15.00.
Na pozycje, których termin zwrotu przypadnie od 1 do 31 sierpnia, wprowadzona zostanie prolongata (nowy termin zwrotu – 6 września).