テールリスクの厚さ
極値理論ボラティリティファクター感情ファクター
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：分布の裾の厚さを特徴づけます。$\gamma > 0$ の場合、分布が重い裾を持つ（Heavy-Tailed）特性を持ち、極端なイベントの確率が高いことを意味します。$\gamma < 0$ の場合、分布の裾が薄いことを意味します。$\gamma = 0$ の場合、分布は指数分布に属するガンベル分布に退化します。
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位置パラメータ：極値分布の中心位置を示し、分布の平均に影響を与えます。
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尺度パラメータ：標準偏差の概念と同様に、極値分布の分散の度合いを測定し、分布の幅に影響を与えます。
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月次のファマ-フレンチ3ファクターモデル残差の最小値。
factor.explanation
テールリスクの厚さファクターは、株価収益率分布の極端なダウンサイドリスクを捉えるように設計されています。このファクターは、過去のファマ-フレンチ3ファクターモデルの残差の月次最小値系列の極値分布を当てはめ、その形状パラメータ$\gamma$を抽出することによって、株価収益率分布の左裾の厚さを定量化します。形状パラメータが大きいほど、株価の極端なマイナスリターンのリスクが高くなり、リスク・リターン比率がより魅力的になる可能性があります。実証研究では、このファクターが米国株式市場における期待収益率と有意な正の相関関係を持つことが示されていますが、A株市場でのパフォーマンスは比較的不安定であり、市場構造や投資家の行動などの要因に影響される可能性があります。このファクターの有効性は、市場のミクロ構造、流動性、取引頻度などの要因に左右される可能性があります。