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레버리지와 평균 회귀가 수익률 분포에 미치는 영향

기사 arXiv papers · 저자: Dangxing Chen
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요약

이 문서는 널리 관찰되는 레버리지 효과가 일부 자산의 수익률 분포에 미치는 영향은 뚜렷하지 않을 수 있는 이유를 살펴봅니다. 레버리지 효과는 일반적으로 자산 수익률과 변동성 변화 사이의 음의 관계를 뜻합니다. 제안된 설명은 평균 회귀와의 상호작용입니다. 레버리지가 크고 평균 회귀가 약할 때 수익률 분포에 미치는 효과가 가장 강하며, 레버리지가 커도 평균 회귀가 강하면 효과가 약해질 수 있습니다. 저자들은 이 상호작용을 간접적으로 측정하는 방법도 제안합니다.

실증 분석에서 S&P 500 데이터는 상호작용 효과가 약한 것으로 보고됐으며, 이는 수익률 분포에 대한 레버리지의 영향이 작다는 해석과 일치합니다. 상호작용은 기업 규모와도 관련이 있습니다. 소규모 기업은 더 강한 상호작용을 보이는 경향이 있고 대규모 기업은 더 약한 상호작용을 보이는 경향이 있습니다. 문서는 수치 추정치나 측정 절차의 세부 정보를 제공하지 않으며, 결과가 모든 자산이나 표본에서도 같은 관계를 보인다는 점을 입증하지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 레버리지 효과는 수익률과 변동성 변화 사이의 대체로 음의 상관관계입니다.
  • 수익률 분포에 미치는 영향은 평균 회귀와의 상호작용에 따라 달라집니다.
  • 레버리지가 크고 평균 회귀가 약할 때 상호작용이 가장 강하다고 보고합니다.
  • 제안된 간접 측정 방법을 실증 데이터에 적용합니다.
  • S&P 500 데이터에서는 상호작용이 약하며, 소규모 기업이 대규모 기업보다 강한 상호작용을 보이는 경향이 있습니다.

태그

변동성평균 회귀통계주식팩터 투자
전문
# Does the leverage effect affect the return distribution?


# Does the leverage effect affect the return distribution?









The leverage effect refers to the generally negative correlation between the return of an asset and the changes in its volatility. There is broad agreement in the literature that the effect should be present for theoretical reasons, and it has been consistently found in empirical work. However, a few papers have pointed out a puzzle: the return distributions of many assets do not appear to be affected by the leverage effect. We analyze the determinants of the return distribution and find that the impact of the leverage effect comes primarily from an interaction between the leverage effect and the mean-reversion effect. When the leverage effect is large and the mean-reversion effect is small, then the interaction exerts a strong effect on the return distribution. However, if the mean-reversion effect is large, even a large leverage effect has little effect on the return distribution. To better understand the impact of the interaction effect, we propose an indirect method to measure it. We apply our methodology to empirical data and find that the S&P 500 data exhibits a weak interaction effect, and consequently its returns distribution is little impacted by the leverage effect. Furthermore, the interaction effect is closely related to the size factor: small firms tend to have a strong interaction effect and large firms tend to have a weak interaction effect.

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