日中の価格・取引量要因による翌日リターン予測
記事 arXiv papers · 著者: Zura Kakushadze
サマリー
この論文は、日中の価格と取引量データから構成した4つの要因を、翌日リターンの説明または予測に用いることを提案しています。各要因は、規模、ボラティリティ、モメンタム、流動性を短期視点で捉えるものです。著者らは、バリューやグロースなどの長期ファンダメンタル指標には翌日リターンの予測力がないと論じ、これらを除外しています。
Fama–MacBeth法を用いた過去データの回帰では、提案された要因に大きな系列t統計量が見られ、論文はこれを翌日リターンとの関連を示す証拠と解釈しています。著者らは追加検証として、要因を明示的な日中平均回帰アルファにも組み込んでいます。抜粋には要因の数式による定義、標本や資産の詳細、回帰および戦略の詳しい結果がないため、記述だけから知見の強さや適用範囲を判断することはできません。
主なアイデア
- 提案モデルは、日中の価格と取引量から作った4つの要因を用います。
- 要因は、規模、ボラティリティ、モメンタム、流動性に相当します。
- 著者らは、バリューとグロースは長期要因で翌日リターンを予測しないとして除外しています。
- 過去データのFama–MacBeth回帰では、4つの要因に大きな系列t統計量が見られました。
- 要因は日中の平均回帰アルファにも組み込まれて評価されていますが、抜粋には詳しい結果がありません。
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全文
# 4-Factor Model for Overnight Returns # 4-Factor Model for Overnight Returns We propose a 4-factor model for overnight returns and give explicit definitions of our 4 factors. Long horizon fundamental factors such as value and growth lack predictive power for overnight (or similar short horizon) returns and are not included. All 4 factors are constructed based on intraday price and volume data and are analogous to size (price), volatility, momentum and liquidity (volume). Historical regressions a la Fama and MacBeth (1973) suggest that our 4 factors have sizable serial t-statistic and appear to be relevant predictors for overnight returns. We check this by using our 4-factor model in an explicit intraday mean-reversion alpha.
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