Différence asymétrique de probabilité de queue
factor.formula
Différence asymétrique de probabilité de queue :
dans :
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est le rendement idiosyncratique $ε_{i,d}$, obtenu en effectuant un modèle de régression multifactorielle sur le rendement de l'actif $R_{i,d}$, c'est-à-dire, $R_{i,d} = α_i + \sum_{j=1}^{n} β_{i,j}F_{j,d} + ε_{i,d}$. Parmi eux, $F_{j,d}$ représente l'exposition factorielle du j-ème facteur au temps d.
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est le nombre de facteurs dans le modèle de régression multifactorielle
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Le seuil de queue est utilisé pour définir la limite entre une forte hausse et une forte baisse, et se situe généralement entre 1,5 et 2,5 écarts types. Ce paramètre affecte la sensibilité du facteur au risque de queue.
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Il représente la probabilité que le taux de rendement caractéristique x dépasse le seuil positif k, c'est-à-dire la probabilité d'une forte hausse de l'actif
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Indique la probabilité que le taux de rendement caractéristique x soit inférieur au seuil négatif -k, c'est-à-dire la probabilité d'une forte baisse de l'actif
factor.explanation
La différence asymétrique de probabilité de queue est un complément à l'asymétrie traditionnelle, se concentrant davantage sur la mesure de l'asymétrie de la queue de la distribution des rendements. Plus précisément, ce facteur calcule la différence entre les probabilités que le rendement idiosyncratique dépasse le seuil positif et soit inférieur au seuil négatif. Une valeur positive indique que la probabilité d'une forte hausse dans l'historique de l'actif est plus élevée que la probabilité d'une forte baisse, ce qui peut refléter l'optimisme du marché et la recherche de l'actif, mais implique également que l'actif peut être confronté au risque d'une correction de prix à l'avenir. Une valeur négative, au contraire, peut indiquer que l'actif a une probabilité plus élevée d'une forte baisse dans l'historique, et les investisseurs peuvent avoir un sentiment d'aversion au risque, mais cela peut également signifier une opportunité de rebond potentielle à l'avenir. Ce facteur prend en compte les caractéristiques de queue de la distribution des rendements et peut mieux saisir la possibilité d'événements extrêmes, aidant ainsi mieux les décisions d'investissement.