Fundamentale Trends Implizieren Renditen
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Berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt des k-ten fundamentalen Faktors der Aktie i am Ende des Monats t mit einer Zeitskala von L Quartalen:
Am Ende jedes Monats wird eine Querschnittsregressionsanalyse der Aktienrenditen für die nächste Periode (t+1) unter Verwendung des gleitenden Durchschnitts der fundamentalen Faktoren aller Aktien in den letzten L Quartalen durchgeführt:
Am Ende jedes Monats wird der Faktor für die aus fundamentalen Trends implizierte Rendite basierend auf dem Erwartungswert des Regressionskoeffizienten und dem aktuellen gleitenden Durchschnitt der Fundamentaldaten berechnet:
Dabei ist:
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der k-te fundamentale Faktorwert der Aktie i im Monat t, mit einer Verzögerung von j Quartalen. Wenn z.B. j=0 ist, bedeutet dies den Faktorwert des aktuellen Monats t, und wenn j=1 ist, bedeutet dies den Faktorwert des Quartals t-1.
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der gleitende Durchschnitt des k-ten fundamentalen Faktors der Aktie i im t-ten Monat basierend auf den letzten L Quartalen, wobei der Wert von L 1, 2, 4 und 8 ist, was jeweils die letzten 1, 2, 4 und 8 Quartale darstellt.
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die Rendite der Aktie i im Monat t+1, die zur Messung der zukünftigen Performance der Aktie verwendet wird.
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die Gesamtzahl der ausgewählten verschiedenen fundamentalen Faktoren. In dieser Faktorstudie ist K=7, und die ausgewählten Faktoren umfassen: Eigenkapitalrendite (ROE), Gesamtkapitalrendite (ROA), Gewinn pro Aktie (EPS), akquisitionsbasierter Gewinn zum Eigenkapital (APE), Cashflow-basierter Gewinn zum Gesamtvermögen (CPA), Bruttogewinn zum Gesamtvermögen (GPA) und Nettoauszahlungsquote (Net Payout Ratio). Diese Faktoren beschreiben die Fundamentaldaten börsennotierter Unternehmen aus verschiedenen Perspektiven, einschließlich Rentabilität, betrieblicher Effizienz und Aktionärsrenditen.
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der Achsenabschnitt des Querschnittsregressionsmodells im Monat t, der das Benchmark-Renditeniveau darstellt.
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der Regressionskoeffizient, der dem gleitenden Durchschnitt des fundamentalen Faktors k auf der Zeitskala L im t-ten Monat im Querschnittsregressionsmodell entspricht, und der die erwartete Auswirkung jeder Einheitsänderung des gleitenden Durchschnitts des Faktors auf die Aktienrendite der nächsten Periode angibt.
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der Erwartungswert des Regressionskoeffizienten für die nächste Periode (t+1) im t-ten Monat im Querschnittsregressionsmodell. In praktischen Anwendungen kann dieser Wert annähernd durch den Regressionskoeffizienten der aktuellen Periode (t) ersetzt werden.
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der Fehlerterm des Querschnittsregressionsmodells, der den Teil der Rendite angibt, der nicht durch das Modell erklärt werden kann.
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Der Faktor für die aus fundamentalen Trends implizierte Rendite (FIR) berücksichtigt mehrere fundamentale Indikatoren und deren Trendänderungen auf verschiedenen Zeitskalen. Durch die Querschnittsregressionsmethode wird die Vorhersagekraft des gleitenden Durchschnitts des fundamentalen Faktors auf zukünftige Aktienrenditen extrahiert, und der endgültige Faktorwert wird basierend auf dem Erwartungswert des Regressionskoeffizienten und dem aktuellen gleitenden Durchschnitt des Faktors konstruiert. Das Konstruktionskonzept dieses Faktors besteht darin, die Investitionsmöglichkeiten zu erfassen, die in den Trendänderungen der Fundamentaldaten des Unternehmens enthalten sind. Je höher der Faktorwert, desto besser ist der fundamentale Trend des Unternehmens und desto größer ist das Potenzial für zukünftige Renditen.