弾性ネットの類似株ポートフォリオで推定する統計的裁定リスクプレミアム
記事 arXiv papers · 著者: Raymond C. W. Leung et al.
サマリー
本研究は、基礎となるリスク要因が不明でも、類似銘柄とは共有されない個別株リスクに関連するリターンを推定する方法を提案しています。各銘柄の過去のリターンを他銘柄のリターンに回帰し、複製ポートフォリオを構築します。弾性ネットによって疎なポートフォリオ・ウェイトを求め、銘柄とその類似株ポートフォリオとの差を因子残差リスクとします。この残差に対する期待リターンを「統計的裁定リスクプレミアム」と呼びます。
類似株ポートフォリオへの適合度を示すR二乗が低い銘柄は、統計的裁定リスクが高いと分類されます。報告されたクロスセクション分析では、高リスク銘柄は低リスク銘柄より月次の残差プレミアムと超過リターンが高く、銘柄全体の平均リスクは景気と逆方向に動きます。既知のファクターと企業特性を調整しても結果は維持されると著者らは述べています。抜粋では実装コスト、ポートフォリオの回転率、アウト・オブ・サンプルのパフォーマンスが説明されていません。そのため、取引摩擦を考慮した後も、測定されたプレミアムを直接獲得できるかは示されていません。
主なアイデア
- 類似株のポートフォリオは、リスク要因が不明な場合でも個別株のファクター・エクスポージャーをヘッジするのに役立つ可能性があります。
- 弾性ネットで各銘柄の過去のリターンを他銘柄に回帰し、疎な類似株ポートフォリオのウェイトを求めています。
- 類似株ポートフォリオへの適合度を示すR二乗が低いことは、銘柄固有の統計的裁定リスクが高いことを示します。
- 高リスク銘柄では残差プレミアムと超過リターンが高いと報告されています。
- 報告された関係は調整後も頑健ですが、取引コストとアウト・オブ・サンプルの結果は説明されていません。
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# Statistical Arbitrage Risk Premium by Machine Learning # Statistical Arbitrage Risk Premium by Machine Learning How to hedge factor risks without knowing the identities of the factors? We first prove a general theoretical result: even if the exact set of factors cannot be identified, any risky asset can use some portfolio of similar peer assets to hedge against its own factor exposures. A long position of a risky asset and a short position of a "replicate portfolio" of its peers represent that asset's factor residual risk. We coin the expected return of an asset's factor residual risk as its Statistical Arbitrage Risk Premium (SARP). The challenge in empirically estimating SARP is finding the peers for each asset and constructing the replicate portfolios. We use the elastic-net, a machine learning method, to project each stock's past returns onto that of every other stock. The resulting high-dimensional but sparse projection vector serves as investment weights in constructing the stocks' replicate portfolios. We say a stock has high (low) Statistical Arbitrage Risk (SAR) if it has low (high) R-squared with its peers. The key finding is that "unique" stocks have both a higher SARP and higher excess returns than "ubiquitous" stocks: in the cross-section, high SAR stocks have a monthly SARP (monthly excess returns) that is 1.101% (0.710%) greater than low SAR stocks. The average SAR across all stocks is countercyclical. Our results are robust to controlling for various known priced factors and characteristics.
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