꼬리 비대칭 확률 차이
factor.formula
꼬리 비대칭 확률 차이:
여기서:
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자산 수익률 $R_{i,d}$에 대해 다중 요인 회귀 모델을 수행하여 얻은 특이 수익률 $ε_{i,d}$입니다. 즉, $R_{i,d} = α_i + \sum_{j=1}^{n} β_{i,j}F_{j,d} + ε_{i,d}$ 입니다. 여기서 $F_{j,d}$는 시간 d에서의 j번째 요인의 노출도를 나타냅니다.
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다중 요인 회귀 모델의 요인 수입니다.
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꼬리 임계값은 급격한 상승과 급격한 하락 사이의 경계를 정의하는 데 사용되며, 일반적으로 1.5~2.5 표준 편차 사이입니다. 이 매개변수는 꼬리 위험에 대한 요인의 민감도에 영향을 미칩니다.
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특성 수익률 x가 양의 임계값 k를 초과할 확률, 즉 자산의 급격한 상승 확률을 나타냅니다.
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특성 수익률 x가 음의 임계값 -k보다 낮을 확률, 즉 자산의 급격한 하락 확률을 나타냅니다.
factor.explanation
꼬리 비대칭 확률 차이는 전통적인 왜도를 보완하는 지표로, 수익률 분포의 꼬리 부분의 비대칭성을 측정하는 데 더 중점을 둡니다. 구체적으로 이 요인은 특이 수익률이 양의 임계값을 초과할 확률과 음의 임계값 아래로 떨어질 확률 간의 차이를 계산합니다. 양수 값은 자산의 역사에서 급격한 상승 가능성이 급격한 하락 가능성보다 높다는 것을 나타내며, 이는 시장의 낙관론과 자산 추구를 반영할 수 있지만, 미래에 가격 조정 위험에 직면할 수 있음을 암시합니다. 반대로 음수 값은 자산이 역사적으로 급격한 하락 가능성이 더 높다는 것을 나타낼 수 있으며, 투자자들이 위험 회피 성향을 가질 수 있지만, 미래에 잠재적인 반등 기회를 의미할 수도 있습니다. 이 요인은 수익률 분포의 꼬리 특성을 고려하여 극단적인 사건의 가능성을 더 잘 포착하여 투자 결정을 더 잘 지원할 수 있습니다.