Fundamentale Trend-Erwartungsrendite
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Zuerst wird der gleitende Durchschnitt der fundamentalen Faktoren für jede Aktie über verschiedene Zeitspannen berechnet:
Zweitens wird am Ende jedes Monats der im vorherigen Zeitraum berechnete gleitende Durchschnitt der fundamentalen Faktoren verwendet, um eine Querschnittsregression auf die Aktienrenditen der nächsten Periode durchzuführen, wodurch die Risikoprämie verschiedener fundamentaler Faktoren auf zukünftige Renditen über verschiedene Zeitspannen geschätzt wird:
Schließlich wird die erwartete Rendite der Aktie unter Verwendung des durch Regression geschätzten Risikoprämienkoeffizienten und des gleitenden Durchschnitts der aktuellen fundamentalen Faktoren berechnet:
Dabei gilt:
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Es repräsentiert den Wert des $k$-ten fundamentalen Faktors der Aktie $i$ im Monat $t$ nach einer Verzögerung von $j$ Quartalen. Wenn beispielsweise $j=0$ ist, ist es der aktuelle Wert; $j=1$ ist eine Verzögerung von einem Quartal.
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repräsentiert den gleitenden Durchschnitt des $k$-ten fundamentalen Faktors der Aktie $i$ im Monat $t$, mit einer Zeitspanne von $L$ Quartalen. $L$ nimmt die Werte 1, 2, 4 und 8 an und repräsentiert eine Zeitspanne von 1 Quartal, einem halben Jahr, einem Jahr bzw. zwei Jahren.
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repräsentiert die Rendite der Aktie $i$ im Monat $t$, üblicherweise die Rendite nach Berücksichtigung der Wiederanlage von Dividenden.
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Es repräsentiert den Achsenabschnitt der $t$-monatlichen Querschnittsregression und repräsentiert das allgemeine Marktrenditeniveau.
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Es repräsentiert den Regressionskoeffizienten des $k$-ten fundamentalen Faktors in der $t$-monatlichen Querschnittsregression mit einem gleitenden Durchschnitt der Zeitspanne $L$ Quartalen, der die Risikoprämie oder die Renditevorhersagefähigkeit des fundamentalen Faktors in einer bestimmten Zeitspanne darstellt. $E_t[\beta_{t+1,L}^{k}]$ repräsentiert die Erwartung des Regressionskoeffizienten in der zukünftigen Periode $t+1$. In der Praxis wird der aktuelle Regressionskoeffizient üblicherweise als Schätzwert des zukünftigen Koeffizienten verwendet.
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repräsentiert den Residuumsterm der $t$-monatlichen Querschnittsregression, der die spezifische Rendite der Aktie $i$ darstellt, die nicht durch das Modell erklärt werden kann.
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Gibt die Anzahl der für die Berechnung ausgewählten fundamentalen Faktoren an. Hier werden 7 fundamentale Faktoren ausgewählt: Eigenkapitalrendite (ROE), Gesamtkapitalrendite (ROA), Gewinn pro Aktie (EPS), periodengerechter Gewinn im Verhältnis zum Eigenkapital (APE), Cashflow-basierter Gewinn im Verhältnis zum Gesamtkapital (CPA), Bruttogewinn im Verhältnis zum Gesamtkapital (GPA), Netto-Ausschüttungsquote. Diese Faktoren decken mehrere Dimensionen wie Rentabilität, operative Effizienz, Cashflow und Aktionärsrenditen ab, mit dem Ziel, den Wert und das Wachstum von Unternehmen aus verschiedenen Blickwinkeln zu erfassen.
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Dieser Faktor (FIR) kombiniert die gleitenden Durchschnitte mehrerer fundamentaler Faktoren über mehrere Quartale hinweg durch eine Querschnittsregressionsmethode und korreliert sie mit zukünftigen Aktienrenditen. Die Kernidee ist, dass fundamentale Trends eine gewisse Persistenz aufweisen und zukünftige Renditen vorhersagen können. Dieser Faktor berücksichtigt das absolute Niveau der fundamentalen Informationen und ihren Trend im Zeitverlauf, mit dem Ziel, Aktien mit kontinuierlicher Verbesserung der Fundamentaldaten zu entdecken und ihre erwarteten Renditen basierend auf ihrer Risikoprämie zu schätzen. Je höher die erwartete Rendite, desto höher der Investitionswert der Aktie. Dieser Faktor kombiniert die Konzepte des Value Investing und des Trend Tracking.