Gün İçi Bilgi Asimetrisi Yoğunluk Faktörü
factor.formula
1. Günlük getiriyi hesaplayın:
a. Bireysel hisse senetlerinin gece getirisi:
b. Endeks gece getirisi:
c. Günlük öğleden sonra hisse senedi getirileri:
d. Günlük öğleden sonra endeks getirisi:
2. Artık terimi hesaplayın:
a. Genel piyasa oynaklığının etkisini ortadan kaldırmak için bireysel hisse senetlerinin gece getirileri ve endeks üzerinde lineer regresyon uygulayın:
Gece getirisi artıkını elde edin:
b. Genel piyasa oynaklığının etkisini ortadan kaldırmak için bireysel hisse senetlerinin öğleden sonra getirileri ve endeks üzerinde lineer regresyon uygulayın:
Öğleden sonra kar artıkını elde edin:
3. Günlük gece ve öğleden sonra artıkları arasındaki farkı hesaplayın:
4. İstatistik stat'ı oluşturun:
a. δ'nın ortalamasını hesaplayın:
b. δ'nın standart sapmasını hesaplayın:
c. Yukarıdaki ortalamaları ve standart sapmaları kullanarak, gece ve öğleden sonra getiri artıkları arasındaki farkın anlamlılığını ölçmek için T istatistiğini hesaplayın:
5. Momentum faktörünün etkisini ortadan kaldırın:
a. Momentum etkisini ortadan kaldırmak için momentum faktörü (geçmiş 20 günlük getiri) üzerinde istatistik stat'ın kesitsel regresyonunu uygulayın:
b. Regresyondan elde edilen artık terim ε, gün içi bilgi asimetrisi yoğunluk faktörüdür.
Burada:
- :
Bireysel bir hisse senedinin i-inci gündeki gece getiri oranı, genellikle bir önceki günün kapanış fiyatına göre günün açılış fiyatının getiri oranını ifade eder. Daha kesin bir tanım, fiili işlem verilerine göre ayarlanabilir.
- :
Endeksin i-inci gündeki gece getirisi, bireysel hisse senedinin gece getirisine karşılık gelir ve tanımı tutarlı kalmalıdır.
- :
Bireysel bir hisse senedinin i-inci gündeki öğleden sonra seansındaki getiri oranı, genellikle öğleden sonra seansının açılışından kapanışına kadar olan fiyat getiri oranı olarak tanımlanır. Belirli zaman periyodu tanımının, borsanın fiili işlem zamanına göre tam olarak ayarlanması gerekir.
- :
Endeksin i-inci gündeki öğleden sonra getirisi, bireysel hisse senedinin öğleden sonra getiri oranına karşılık gelir ve tanımı tutarlı kalmalıdır.
- :
Lineer regresyondaki kesişim terimi, piyasa endeksi getirisi sıfır olduğunda bireysel hisse senedi getirilerinin beklenen değerini temsil eder.
- :
Lineer regresyondaki regresyon katsayısı, endeks getirisi bir birim değiştiğinde bireysel hisse senedi getirilerindeki beklenen değişimi gösterir.
- :
Bireysel hisse senetlerinin i-inci gündeki gece getirisi regresyon modelinin artık terimi, bireysel hisse senetlerinin gece getirisinin model tarafından açıklanamayan kısmını temsil eder. Bu artık terim, piyasa etkisini ortadan kaldırdıktan sonra bireysel hisse senetlerinin gece getiri bilgisi olarak anlaşılabilir.
- :
Bireysel hisse senetlerinin i-inci gündeki öğleden sonra getirisi regresyon modelinin artık terimi, bireysel hisse senetlerinin öğleden sonra getirisinin model tarafından açıklanamayan kısmını temsil eder, bu da piyasa etkisini ortadan kaldırdıktan sonra bireysel hisse senetlerinin öğleden sonra getiri bilgisi olarak anlaşılabilir.
- :
i günündeki gece getirisi artığı ile öğleden sonra getirisi artığı arasındaki fark, gün içi getiri kalıplarındaki farkı yakalamak için kullanılır; bu da gün içi bilgi asimetrisi derecesini yansıtabilir.
- :
δ'nın ortalaması, bir süre (örneğin, N gün) boyunca gece ve öğleden sonra getiri artıkları arasındaki farkın ortalama seviyesini temsil eder ve genel gün içi getiri kalıbını gösterir.
- :
δ'nın standart sapması, bir süre boyunca gece ve öğleden sonra getiri artıkları arasındaki farkın oynaklığını ölçer ve gün içi getiri kalıbının istikrarını yansıtır.
- :
Ortalama ve standart sapma hesaplanırken kullanılan örneklem büyüklüğü, genellikle zaman penceresinin boyutunu ifade eder. Örneklem büyüklüğü ne kadar büyük olursa, istatistiksel sonuçlar o kadar kararlı olur.
- :
j hisse senedi için T istatistiği, gece ve öğleden sonra getiri artıkları arasındaki farkın anlamlılığını değerlendirmek için kullanılır. Mutlak değer ne kadar büyük olursa, fark o kadar anlamlıdır, bu da hisse senedinin bilgi asimetrisinden daha güçlü bir şekilde etkilendiğini gösterebilir.
- :
j hisse senedinin son 20 işlem günündeki getiri oranı, momentum etkisinin etkisini kontrol etmek için kullanılır. Burada 20 gün yaygın olarak kullanılan bir pencere periyodudur ve fiili koşullara göre ayarlanabilir.
- :
j hisse senedinin regresyon artığı, momentum etkisi kaldırıldıktan sonra gün içi bilgi asimetrisinden kaynaklanan benzersiz getiri sinyalini temsil eder. Bu değer, nihai gün içi bilgi asimetrisi yoğunluk faktörü değeridir.
factor.explanation
Bu faktör, bilgili yatırımcıların sabah saatlerinde daha aktif olduğu varsayımına dayanır ve borsa içindeki bilgi asimetrisi derecesini karakterize etmek için nicel bir gösterge oluşturur. Geliştirilmiş APM faktörü, piyasa öncesi bilgi açıklamasının fiyatlar üzerindeki etkisini daha iyi yakalamak için sabah getirileri yerine gece getirilerini kullanır. Piyasa oynaklığı lineer regresyon yoluyla ortadan kaldırılır ve gece ve öğleden sonra getirilerinin artıklarının farkının anlamlılığını ölçmek için T istatistiği birleştirilir. Momentum etkisi, kesitsel regresyon yoluyla daha da ortadan kaldırılarak, bilgi avantajlarına sahip olabilecek hisse senetlerini belirlemeye yardımcı olmak için kantitatif hisse senedi seçimi stratejilerinde kullanılabilen nihai gün içi bilgi asimetrisi yoğunluk faktörü elde edilir. Bu faktör, çok faktörlü bir model oluşturmak için diğer temel faktörler, teknik faktörler vb. ile birlikte kullanılabilir.