꼬리 위험 두께
극값 이론변동성 요인감성 요인
factor.formula
일반화 극값 분포 함수(GEV):
제약 조건:
여기서:
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형상 모수: 분포의 꼬리 두께를 특징짓습니다. $\gamma > 0$일 때 분포가 두꺼운 꼬리(Heavy-Tailed) 특성을 가지며, 극단적 사건의 확률이 높다는 것을 의미합니다. $\gamma < 0$일 때 분포의 꼬리가 얇다는 것을 의미합니다. $\gamma = 0$일 때 분포는 지수 분포에 속하는 Gumbel 분포로 퇴화합니다.
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위치 모수: 극값 분포의 중심 위치를 나타내며 분포의 평균에 영향을 줍니다.
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척도 모수: 표준편차와 유사한 개념으로 극값 분포의 분산 정도를 측정하며 분포의 폭에 영향을 줍니다.
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월별 Fama-French 3요인 모델 잔차의 최솟값입니다.
factor.explanation
꼬리 위험 두께 요인은 주식 수익률 분포의 극단적인 하방 위험을 포착하도록 설계되었습니다. 이 요인은 과거 Fama-French 3요인 모델의 잔차의 월별 최소값 시퀀스의 극값 분포를 피팅하고 그 형상 모수 $\gamma$를 추출하여 주식 수익률 분포의 왼쪽 꼬리의 두께를 정량화합니다. 형상 모수가 클수록 주식의 극단적인 마이너스 수익률 위험이 높으며, 위험-수익 비율이 더 매력적일 수 있습니다. 실증 연구에 따르면 이 요인은 미국 주식 시장에서 예상 수익률과 유의미한 양의 상관관계를 가지지만, A주 시장에서의 성과는 상대적으로 불안정하며, 이는 시장 구조 및 투자자 행동과 같은 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 이 요인의 유효성은 시장 미세 구조, 유동성 및 거래 빈도와 같은 요인에 따라 달라질 수 있습니다.