- Tytuł:
-
Do multi-factor models produce robustresults? Econometric and diagnostic issues in equity risk premia study
Analiza diagnostyczna wieloczynnikowych modeli oszacowań premii za ryzyko akcyjne - Autorzy:
-
Sakowski, Paweł
Ślepaczuk, Robert
Wywiał, Mateusz - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/585858.pdf
- Data publikacji:
- 2016
- Wydawca:
- Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
- Tematy:
-
Asset pricing models
Autocorrelation
Collinearity
Diagnostics
Econometric
Equity risk premia
General Methods of Moments (GMM)
Heteroscedasticity
Maximum Likelihood Estimation (MLE)
Multi-factor models
Normality
Ordinary Least Squares (OLS)
Outliers
Autokorelacja
Diagnostyka modeli
Heteroskedastyczność
Metoda najmniejszych kwadratów
Metoda największej wiarygodności
Modele wieloczynnikowe
Modele wyceny aktywów
Obserwacje odstające
Premia za ryzyko akcyjne
Uogólniona metoda momentów
Współliniowość - Opis:
-
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. - Źródło:
-
Studia Ekonomiczne; 2016, 301; 203-227
2083-8611 - Pojawia się w:
- Studia Ekonomiczne
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł