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罗素2000重新调整影响


被动投资的成本对投资者和透明的相对优势指数调整规则是重要的投资管理主题和主题长期感兴趣的研究者和投资者。关于罗素2000指数尤其如此,美国卓越的基准指数小市值股票市场。。1本文更新之前研究指数调整的影响性能的罗素2000指数和评审相关工作。。

罗素去年调查的影响调整指数在带有性能和Pritamani(2007)。那研究检查了2000年到2006年期间,发现明显减少指数影响2003年到2006年比2000年到2002年时期。考虑索引的性能从调整到8月31日,平均对罗素2000指数的影响表现在此期间2000年至2002年,估计是3。03%。估计的影响减少到0。当股票的回报率94%添加和删除从这个指数的大小控制,部门和动量效应。2003年到2006年期间,估计影响+ 0。因素校正前的07%和0。16%的修正后,减少超过80% factor-corrected影响。。

带有和Pritamani(2007)观察到索引方法和交易所交易改进可能有助于降低调整对指数的影响性能。。2然而,没有测试的统计学意义的差异指数的影响,所以不清楚减少估计的影响确实是任何系统影响的结果。本研究使用相同的分析方法并增加了9年的调整数据2000年到2015年这段时期。我们也使用引导过程进行统计显著性测试底层安全价格的变化。。

我们的结果为2000年到2006年期间接近那些带有Pritamani。例如,我们发现平均影响因子校正之前调整一天在2000年到2002年8月31日是3。06%,相比3。03%。我们发现平均影响调整一天8月31日在此期间2003年至2015年是0。05%。当影响修正因子的影响,大小增加为0。18%,令人惊讶的是接近0的带有和Pritamani估计。在此期间2003年至2006年期间16%的平均影响。。

统计显著性检验表明,平均指数的差异影响时期2000年至2002年和2003年到2015年之间几乎都是高度统计学意义,不管post-reconstitution窗口的长度和修正工作水平的因素。这些结果支持带有和Pritamani假设指数和交换改进可能减少调整交易指数性能的影响。。3.这些结果也符合Petajisto的发现(2011年)和,洪教授和Liskovich (2015)。。

我们进一步测试的统计显著性估计影响自己。这些结果为2003年至2015年期间特别有趣。指数为五年期和十天的事件影响窗户都是高度统计学意义无论校正水平的因素。调整一天,7月31日至8月31日,窗户,然而,揭示了不同的模式。生指数没有任何影响因素校正不发现统计上不同于零。增加窗口大小调整导致7月事件的影响变得显著。然而,添加8月事件窗口大小和部门校正的影响是不够的获得统计学意义的估计的影响。8月事件窗口指数影响发现统计学意义只有当大小,部门和动量修正一起使用。。

这种模式的结果似乎验证了带有和Pritamani(2007)研究设计。首先,结果符合短期之间的区别更加影响部分逆转,导致较小的长期影响,在所有的短期效应非常显著,但是长期效应。。

第二,增加的能力水平的因素修正增加长期影响的统计显著性证明的有效性characteristics-based因数校正方法。。

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1看,例如,”小型股罗素2000的一个大问题,”克里斯•兹《巴伦周刊》,2月。28日,2015
2索引方法的改进包括季度IPO上市的问题,引入临时提前重建索引的索引。同时,引入纳斯达克”关闭”NASDAQ-traded证券交易机制大大减少交易结束时调整的风险。所有这些创新在2004年被引入。。
3相关假设索引重建方法的改进可以减少影响,罗素还介绍了条带的索引方法,从2007年开始。。