Перейти к содержимому
Все документы библиотеки

Разрыв доходности облигаций и акций для выбора момента входа

Статья Quantpedia

Сводка

Модель FED сопоставляет совокупную доходность акций с доходностью долгосрочных государственных облигаций. Эта стратегия оценивает избыточную доходность фондового рынка в следующем месяце с помощью скользящей прогностической регрессии, используя разрыв доходности. При каждом ежемесячном решении весь капитал вкладывается в акции, если прогноз положительный, и переводится в безрисковый актив в противном случае. На странице предлагается добавить и другие предикторы, например спред между сроками погашения облигаций или премию федеральной ставки.

Обоснование состоит в том, что акции и облигации конкурируют за капитал инвесторов, поэтому их относительная доходность может сигнализировать об ожидаемой доходности акций. Согласно цитируемым исследованиям, модель обладает некоторой прогностической силой, особенно на коротких горизонтах и при исторически большом разрыве доходности; данные по US убедительнее международных. Модель остаётся спорной: критики ставят под сомнение сопоставление номинальной доходности облигаций с доходностью акций, а результаты различаются между исследованиями и рынками. На странице нет полного набора данных реализации или статистики стратегии, поэтому этот сигнал нельзя считать доказательством будущей доходности.

Ключевые идеи

  • Разрыв доходности рассчитывается как доходность акций минус доходность казначейских облигаций США со сроком 10 лет.
  • Регрессия с расширяющейся выборкой рассчитывает раз в месяц прогноз избыточной доходности акций на следующий месяц.
  • Стратегия держит акции при положительном прогнозе, а в противном случае — безрисковый актив.
  • В исследованиях, рассмотренных на странице, обнаружена некоторая прогностическая сила на коротком горизонте, особенно в США.
  • Модель вызывает споры, а данные по разным странам неоднозначны.

Теги

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.