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被动和基本指数投资:因子分析

近年来被动投资的兴趣已有所上升。很多投资者来说,越来越敏感的金融危机后,不相信主动管理将带来超额收益,费用净额,在他们的基准。被动投资一直专注于复制市值加权基准指数,要么通过指数共同基金,交易所交易基金(etf)或创建匹配的内部组合。上限加权指数为股票市场的各个部门提供了具有成本效益的风险敞口,具有很高的流动性和能力。这保证了投资者以较低成本密切跟踪广阔的股票市场。。

平行于被动投资者的兴趣不断增加投资的增长数字索引基于战略,离开那些市值加权指数。这些新索引的目的将曝光或策略,通常不是在市值加权指数。被称为“战略指标,””智能测试索引”或“替代指标,”他们组成之间的中间地带传统对立的被动和主动投资。他们对他们的吸引力低成本与积极管理基金相比,和自定义风险的能力,结合特定的策略,在传统的被动投资中通常不可能的选择。。

最创新的智能β战略指标”从根本上加权指数”(见阿诺特,许和摩尔[2005])。罗素基本指数®方法,其中罗素开发与研究附属®合作,通过销售收入等会计措施对股票进行加权,现金流和股利。这些权重的关键特征是,一个公司的大小是衡量当前市场价格没有任何直接联系(见罗素[2012]精确建设方法论)。这种鲜明对比的标准做法加权指数的股票的资本以当前市场价格——我。e。,帽权重。正如我们将要看到的,基本指标有价值倾斜,但由于权重与当前的市场价格,结果是一个时变价值策略有别于传统市值加权特征值索引。这提供了一种互补投资者可以利用他们现有的股票投资组合的多样化。。

本文探讨了投资者如何结合市值加权和基本指标形状因子暴露历史上改善整个投资组合的风险/回报概要文件。我们的重点是探索,没有打算到达一个“最优”文件夹。使分析更清晰,我们看一个假想的被动投资者。年代。使用罗素3000全上限的股票。年代。指数作为基准。这个投资者相信广泛的有关这一课题的文献,有长期奖励倾斜时的投资组合价值和小型股因素(法玛和法国[1992])。将这些观点的传统方法是分配的部分投资组合市值加权值和市值加权小型股指数。本文使用因子分析来说明,历史上,罗素基本索引策略会增加新的维度假设投资者的多元化。。

的Fama-French-Carhart四因子模型

的Fama-French-Carhart四因子模型是学术研究的主力。Fama和法国(1992)将Sharpe的单因素CAPM(1964)扩展为包括价值和小额因素。Carhart(1997)表明,第四个因素-动量是一个重要的解释股票收益。。

完整的模型表示为

Index-rf = a + b∙∙∙SMB(Market-rf)+ c + d HML + e∙妈妈+错误,,(1)

在哪里射频是“无风险”金融理论,一个月短期国库债券的代理。。市场是所有股票的市值加权回归在纽交所上市,美国运通和纳斯达克交易所。。SMB(小-大)是小型股的股票组合-返回返回到大型股的股票组合。因此,这是市场对小盘股倾斜程度的估计。同样的,,HML(高-低)是一个股票投资组合的回报高的书/价格比率-返回到一个较低的投资组合的股票书/价格比率。这也是对市场如何回报股票价值倾斜程度的估计(参见Fama和.[1993],以获得这些因素如何构造的详细描述)。。妈妈(动量)是返回一个投资组合持有许多先前的12个月的表现最好的股票-返回到一个投资组合持有许多前12个月的表现最差的股票(见Carhart [1997])。系数Bc,de衡量指数每个因素的风险敞口。的贡献因素指数返回将被曝光市场或因素的奖励:b∙(Market-rf),c∙SMB,等。。

方程(1)的拦截,,一个,在这个模型中扮演一个有趣的角色。这是一个系统的返回四个因素无法解释的。这可能是由于添加或者减去价值从曝光的方式改变随着时间的推移,或者是暴露在模型中的。学术研究者称之为“阿尔法或“异常返回,”但是从业者倾向于认为真正的α是一个额外的从积极选股的见解,返回不能索引。因为没有更好的词,我们将称之为“阿尔法也,但是,读者应该记住,它更现实地被认为是一种回报,不能解释包括的因素。。

这四个因素是派生的市值加权方法的使用,因此,我们期望它们不能捕捉基本指数投资中的所有收益变化。这可能出现在估计截距,以及在较低的R平方。在我们的分析中,事实证明是这样。但在我们进入实证结果,简短的题外话的关系基本指数概念和传统价值指标。。

基本指标指数的方法和传统价值

敲的一个基本指标构造是它只是“旧瓶装新酒,”我。e。,新名字仅仅是一个价值指数(Asness[2006])。为了说明这一论点背后的逻辑,我们看一个非常简单的版本的一个基本指标,一个完全由账面价值加权。。

之间的确切关系基本重量和特定股票的市值重量

W我,F =W我,C(BPB)/(P),(2)

Wi在哪里,F是股票的基本权重,Wi,C是股票市值的重量我,乙P我是股票的书价比我,,PM是CAP加权市场的书/价比。2方程(2)表明,股票将有一个更大的重量基本指数比市值加权市场如果它有一个高的书/价格比率相对于市场市值加权平均的书/价格比率。因为股票与高于平均水平的书/价格比率也被归类为价值股票,很明显,基本指数价值倾斜。。

然而,如果股票的账面价值上升,价格不动,然后基础体重会上升,但是瓶盖的重量不会。相反地,如果股票的市场价格上涨,但是账面价值保持不变,然后,盖的重量将上升,而基本重量不会让步。3.传统价值指数基于账面价值/价格等价格比率选择一个股票子集,然后对该价值股票子集进行上限加权(本文中所有上限加权指数的构造方法参见Russell[2013])。我们可以看到,虽然确实基本指数价值倾斜,也真正价值指数有偏向基本指数特征。关键是,即使他们是相关的,他们是不一样的,他们可能表现出不同的行为在市场周期。正如我们将看到的,结合这些不同的行为会呈现多样化我们假设投资者的机会。。

因子模型的估计大帽的价值和基本的索引

我们开始在大帽空间看看因素长期暴露估计在我们看看这些风险敞口可能会随着时间推移而改变。罗素基本U。年代。大公司指数(FDM LC)最大的87年。你的5%。年代。股票作为衡量杠杆的销售综合得分,保留现金流和分红+回购。罗素1000®价值指数(R1000V)是一个市值加权的子集罗素1000®指数(最大的1,000美元。年代。股票由帽重量),它具有高于平均的图书/价格比,等特点。因此,因为我们假设的投资者想要接触价值,我们不考虑罗素1000。表1显示了接触的估计R1000V指数和FDM LC索引。4

通过比较估计在表1中,可以看出,这两个指数都对小盘因子(SMB)有负面影响,这是可以预料到的从一个大公司指数;这两个指标对价值因子(HML)有显著的影响,这也是意料之中的事。唯一值得注意的差异是α估计罗素1000值是负数,在5%的显著水平。。

人们可能会得出结论:如果表1是唯一的证据,这两个指标没有多大区别。但这些估计平均多年,没有迹象表明如何随时间变化。提供3年滚动Fama-French回归运行检查这方面。图1显示了提供3年滚动接触HML价值因素。实际的xml返回也显示出来。他们提供的系列集中在中间窗户视觉定位的时机。。

图1显示了对HML的暴露对于R1000 V和FDM LC都是时变的,但FDM信用证风险的波动性是高出62%的波动R1000V曝光。一个重要特征是,尽管这两个索引值始终保持接触,FDM LC曝光的动态范围更宽。这更加明显动态是非价格指标权重的大小的结果。在一篇关于文体时序的论文中,阿斯尼斯弗里德曼Krail和刘(2000)表明,“价值传播…价值增长的吸引力的重要指标。”价值传播的范围和基本指标比传统的市值加权值索引,这可能提供额外的预测能力。。

图1的另一个有趣的方面是在风格周期时间的差异。这两个指标的曝光会大幅上升在1990年代末期,互联网泡沫崩溃之前复苏的价值回报。但基本的曝光指数会急剧下降在最近的金融危机之前,而实际的价值保持稳定,直到金融危机。自危机发生以来,罗素的HML暴露基本指数相比仍大幅减少价值指数;这提供了推动力,由于价值在2008年后的大部分时间里都表现不佳。总的来说,这两个指标的不同动态是最好的说明了如何暴露的基本价值指数会更深的倾角值之前表现不佳。。

基本指标的方法和传统的小型股指数

下一步,我们求助于投资者的目标是获得一个小型股。通常的嫌疑犯将分配给罗素2000®(R2000),因为这是最严重的小型股指数投资。年代。存货6.R2000由最小的2,000只股票的罗素3000®全市基准(R1000最大的占1,000只股票R3000)。R2000覆盖市场的总市值的8%左右。投资者可能也会感兴趣的罗素2000(R2000V)价值指数,结合所需的曝光,大小和价值,通过选择一个子集的R2000书/价格比率高,等特点。。

作为一个附加的风险来源,投资者可以考虑罗素基本U。年代。小公司指数(FDM SC)。它包括底部12。5%的股票按综合得分排名会计指标的大小。与FDM信用证一样,FDM SC有一个值倾斜。。

表2显示了三个小市值/小公司指数的结果。历史的FDM SC只能从1996:07,因此,所有的估计都是从那个日期开始的,以确保苹果与苹果的比较。这三个指标有显著的小型股曝光,R2000显示最;R2000V会紧随其后,然后FDM SC。所有三个倾斜也会显示一个值,R2000 V具有最大倾斜,这是意料之中的事。。

这三个指标之间的差异会产生α和动量。FDM SC会有α在此期间的2%;这两个市值加权指数会有负面的阿尔法。另一方面,FDM SC会有负面曝光动量(反动力),虽然两个市值加权指数会有小动量曝光。这些互补的差异在投资组合的构建中可能被证明是有用的。正如我们将在下面看到的。。

图2显示了36个月的小市值因素SMB的风险敞口。实际的SMB回报也显示出来。他们提供的系列集中在中间窗户视觉定位的时机。在R2000中的SMB曝光将显示三的最小波动性,并将一直大。这是有道理的,股票的子集的R2000V往往是相对较大的公司在R2000;和FDM SC指数包括底部12。会计措施,5%的市场份额而R2000包括盖重量的底部8%。。

看着曝光的时间变化,我们可以看到,他们都将会跳后网络泡沫的破灭。我们还可以看到,一个上升趋势将发生在暴露SMB因素,尤其是FDM SC。自金融危机爆发以来,FDM SC将有接近的曝光,倍,那些R2000,但最近呈下降趋势。这表明基本面指数给投资者提供了与传统小盘指数不同的小盘动态。。

大、小盖段指标组合

前面分析的特点罗素基本索引策略和市值加权指数使我们考虑我们如何假设投资者可能组合索引产生一组与一个理想的投资组合的风险。。

我们从投资者的投资组合的大市值部分开始。假设我们的投资者相信价值溢价,一个好地方开始构建一个被动的投资组合可能是罗素1000(R1000V)指数的值。表1和图1中的因素暴露估计表明,R1000V会暴露了相当大的价值,这是主要目标。但是,更清楚地了解其他对回报有积极贡献的因素是有用的,以及那些会受到伤害的人。图3将滚动暴露估计与三年平均因素回报相乘,以获得每个因素的平滑累积回报,显示为一美元的增长。这相当于一种因素绩效归因。。

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