Erweitern Marktanomalien die Portfolios von Anlegern mit Prospect-Präferenzen?

Zusammenfassung

Die Arbeit entwickelt ein Verfahren, um zu testen, ob das Hinzufügen von Wertpapieren oder die Lockerung von Anlagebeschränkungen die Möglichkeiten von Anlegern erweitert, die Ergebnisse anhand von Prospect-Präferenzen bewerten. Sie formuliert einen Test auf Prospect-Spanning zwischen geschachtelten Portfoliomengen, der Subsampling und lineare Programmierung verwendet.

Die Autoren wenden das Verfahren an, um zu prüfen, ob bekannte Aktienmarktanomalien bereits durch Standardfaktoren aufgespannt werden. Sie berichten, dass viele der untersuchten Strategien den Möglichkeitsspielraum für Anleger mit Prospect-Präferenzen erweitern und dass In-Sample- und Out-of-Sample-Ergebnisse ähnliche Anomalien identifizieren. Das Dokument führt weder die Strategien noch das Stichprobendesign oder detaillierte Teststatistiken auf. Daher lassen sich die berichtete Übereinstimmung und der wirtschaftliche Wert anhand dieser Beschreibung allein nicht weiter beurteilen.

Kernaussagen

• Prospect-Spanning-Tests prüfen, ob eine Portfoliomenge gegenüber einer darin enthaltenen Menge sinnvolle neue Wahlmöglichkeiten bietet.
• Das vorgeschlagene Verfahren kombiniert Subsampling mit linearer Programmierung.
• Die Anwendung prüft, ob Aktienmarktanomalien durch Standardfaktoren aufgespannt werden.
• Viele untersuchte Anomaliestrategien erweitern laut Bericht die Möglichkeiten für Anleger mit Prospect-Präferenzen.
• Die In-Sample- und Out-of-Sample-Ergebnisse werden als übereinstimmend beschrieben, Einzelheiten fehlen jedoch.

Schlagwörter

# Spanning analysis of stock market anomalies under Prospect Stochastic Dominance


# Spanning analysis of stock market anomalies under Prospect Stochastic Dominance









We develop and implement methods for determining whether introducing new securities or relaxing investment constraints improves the investment opportunity set for prospect investors. We formulate a new testing procedure for prospect spanning for two nested portfolio sets based on subsampling and Linear Programming. In an application, we use the prospect spanning framework to evaluate whether well-known anomalies are spanned by standard factors. We find that of the strategies considered, many expand the opportunity set of the prospect type investors, thus have real economic value for them. In-sample and out-of-sample results prove remarkably consistent in identifying genuine anomalies for prospect investors.

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