テールリスクの厚さ
Emotional Factors
factor.formula
一般化極値分布関数（GEV）：
制約条件:
ここで：
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形状パラメータ。分布のテールの厚さを測ります。$\gamma$ > 0 はヘビーテール分布（t分布など）を示し、$\gamma$ < 0 はライトテール分布（上限のある分布）を示し、$\gamma$ = 0 はガンベル分布に対応します。
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位置パラメータ。分布の中心位置を決定します。
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尺度パラメータ。分布のばらつきを決定し、0より大きくなければなりません。
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観測された月次最小残差リターン
factor.explanation
テールリスクの厚さファクターは、残差収益率の最小値系列の一般化極値分布を適合させることによって、形状パラメータを抽出します。このパラメータは、収益率分布のテール特性、特に極端な下方リスクを効果的に捉えることができます。形状パラメータ$\gamma$が大きいほど、収益率分布のテールが厚くなり、極端な負の収益率イベントが発生する確率が高くなり、リスクが大きくなります。実証研究では、一部の市場（米国株式市場など）では、このファクターが株式の期待収益率と正の相関関係にあることが示されていますが、A株市場ではパフォーマンスに差異がある可能性があり、さらなる研究が必要です。このファクターは、従来のボラティリティファクターを補完するものであり、収益率分布全体のボラティリティレベルではなく、極端なケースに焦点を当てています。