Diferencia asimétrica de probabilidad en la cola
factor.formula
Diferencia asimétrica de probabilidad en la cola:
en:
- :
es el rendimiento idiosincrásico $ε_{i,d}$, obtenido al realizar un modelo de regresión multifactorial sobre el rendimiento del activo $R_{i,d}$, es decir, $R_{i,d} = α_i + \sum_{j=1}^{n} β_{i,j}F_{j,d} + ε_{i,d}$. Donde $F_{j,d}$ representa la exposición del factor j-ésimo en el tiempo d.
- :
es el número de factores en el modelo de regresión multifactorial
- :
El umbral de cola se utiliza para definir el límite entre un aumento brusco y una caída brusca, y generalmente se encuentra entre 1.5 y 2.5 desviaciones estándar. Este parámetro afecta la sensibilidad del factor al riesgo de cola.
- :
Representa la probabilidad de que la tasa de rendimiento característica x exceda el umbral positivo k, es decir, la probabilidad de un aumento brusco en el activo.
- :
Indica la probabilidad de que la tasa de rendimiento característica x sea inferior al umbral negativo -k, es decir, la probabilidad de una caída brusca en el activo.
factor.explanation
La diferencia asimétrica de probabilidad en la cola es un complemento a la asimetría tradicional, centrándose más en medir la asimetría de la cola de la distribución de rendimientos. Específicamente, este factor calcula la diferencia entre las probabilidades de que el rendimiento idiosincrásico exceda el umbral positivo y caiga por debajo del umbral negativo. Un valor positivo indica que la probabilidad de un aumento brusco en el historial del activo es mayor que la probabilidad de una caída brusca, lo que puede reflejar el optimismo del mercado y la búsqueda del activo, pero también implica que el activo puede enfrentar el riesgo de una corrección de precios en el futuro. Un valor negativo, por el contrario, puede indicar que el activo tiene una mayor probabilidad de una caída brusca en la historia, y los inversores pueden tener un sentimiento de aversión al riesgo, pero también puede significar una oportunidad potencial de rebote en el futuro. Este factor tiene en cuenta las características de la cola de la distribución de rendimientos y puede capturar mejor la posibilidad de eventos extremos, lo que ayuda a tomar mejores decisiones de inversión.