주식 분산 및 꼬리 위험 프리미엄의 요인과 관계
기사 arXiv papers · 저자: Johannes Rauch et al.
요약
이 실증 연구는 장기 주식 투자자의 분산·왜도·첨도 위험 프리미엄을 좌우하는 요인을 살펴봅니다. 로그 수익률의 분산과 고차 모멘트에 관한 스왑 유형의 손익을 추정치로 사용하며, 이산화 방식에 좌우되지 않는 집계 특성을 가진 계약을 선택합니다. 분석은 S&P 500에 초점을 맞추고 시장 초과수익률과 주식 특성 및 모멘텀을 함께 고려합니다.
보고된 결과에 따르면 모멘텀은 왜도와 첨도 프리미엄의 주요 요인이며, 두 프리미엄은 강한 음의 상관관계를 보입니다. 분산 프리미엄은 규모와 양의 관계, 성장과 음의 관계를 보이는 반면 꼬리 위험 프리미엄과의 관계는 비교적 약하며, 특히 표본 추출 빈도가 높을 때 그렇습니다. 저자들은 추정치를 왜곡할 수 있는 인공적 효과를 피하려면 데이터를 신중하게 구성해야 한다고 강조합니다. 이는 명시된 시장과 방법론에 따른 실증적 연관성입니다. 요약은 인과 효과를 입증하거나 다른 시장에 결과를 일반화하지 않습니다.
핵심 아이디어
- 스왑 손익을 이용해 분산 및 고차 모멘트 위험 프리미엄을 추정합니다.
- 이 연구는 여러 이산화 선택에 걸쳐 집계되도록 설계된 계약을 사용해 S&P 500 데이터를 분석합니다.
- 모멘텀은 왜도·첨도 프리미엄의 주요 요인으로 보고됩니다.
- 연구에서 왜도와 첨도 프리미엄은 강한 음의 상관관계를 보입니다.
- 분산 프리미엄은 규모와 양의 관계, 성장과 음의 관계를 보이며 꼬리 프리미엄과는 상관관계가 비교적 낮습니다.
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전문
# Tail Risk Premia for Long-Term Equity Investors # Tail Risk Premia for Long-Term Equity Investors We use the P&L on a particular class of swaps, representing variance and higher moments for log returns, as estimators in our empirical study on the S&P500 that investigates the factors determining variance and higher-moment risk premia. This class is the discretisation invariant sub-class of swaps with Neuberger's aggregating characteristics. Besides the market excess return, momentum is the dominant driver for both skewness and kurtosis risk premia, which exhibit a highly significant negative correlation. By contrast, the variance risk premium responds positively to size and negatively to growth, and the correlation between variance and tail risk premia is relatively low compared with previous research, particularly at high sampling frequencies. These findings extend prior research on determinants of these risk premia. Furthermore, our meticulous data-construction methodology avoids unwanted artefacts which distort results.
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