Fama Decomposition Investopedia Forex

Ich wurde gebeten, eine Faktorenanalyse für ein bestimmtes Portfolio durchzuführen, ein Schweizer Portfolio in CHF. Erster Schritt . Ich wählte, welche Faktoren ich in meiner Analyse sehen möchte. Die ersten Faktoren, die ich hinzufügen würde, sind Komponenten des Portfolios (und verwendete die abgesicherte Performance) Performance eines globalen Aktienindex Performance eines globalen Fixed Income Index Performance von Gold Performance eines Rohstoffindex Dann möchte ich die Forex-Faktoren haben so I Addieren EURCHF-Performance USDCHF-Performance Schließlich möchte ich einige makroökonomische Indikatoren haben: Veränderung des BIP der Schweiz Inflationsrate Arbeitslosenquote. Si Ich gab eine große Menge von Faktoren, meine erste Frage ist, haben einige Zeitreihen größere Werte in der Größenordnung als andere, und ich frage mich, ob ich sie normalisieren sollten, bevor Sie weiter Denken Sie es sinnvoll, reine Aktien-Performance und Forex-Komponenten teilen Ich werde schließlich schauen, um folgendes zu tun: Yt alpha sum k betai t varepsilont wobei Fi, quad 0lti leq k der i-te Faktor ist und yt die Rückkehr des Portfolios zum Zeitpunkt t ist. Das Problem ist, dass für diese aussagekräftige brauchen wir die verschiedenen Fi unabhängig zu sein. Gibt es eine allgemein akzeptierte Methode in unserem Bereich zu verwenden, um eine Reihe von unabhängigen Faktoren (ich fragte die Frage hier, aber ich konnte nicht kommen mit einer geraden Antwort). Dritter Schritt Sobald dieser Filter getan ist, haben wir lleq k unabhängige Faktoren. Ich dachte über die Ausführung der Regression über die verbleibenden l-Faktoren, und dann schauen Sie sich ihre p-Werte zu sehen, welche sind signifikant und daher möchte ich behalten. Gibt es eine bessere in der Regel in Faktor-Analyse gefragt Mai 29 12 at 9:56 Die Regression erfordert Orthogonalisierung von Faktoren. Allerdings müssen wir die Interpretation der Faktoren (so PCA und Factor Analysis sind out) zu halten. Auch könnten wir eine iterative Methode (in der Tat dies ist sehr gängige Praxis), aber dies wird die Faktor-Belastungen auf die Folge von Faktoren. Besten Ansatz ist die von Klein und Chow in ihrem Papier Orthogonalized Equity Risk Premia und Systematische Risiko Zersetzung. Sie verwenden dazu eine Methode von Schweinler und Wigner (1970) in der quantenchemischen Wavelet-Literatur, die auf nichts Phantasielos als eine Eigenvektorzersetzung beruht. Wie sie beschreiben: Diese Unterscheidungskraft ist für eine richtige Zersetzung wesentlich, da wir alle Faktoren gleichberechtigt behandeln müssen. Somit muß die orthogonale Transformation aller Faktoren gemeinsam und gleichzeitig durchgeführt werden. Wir wählen die symmetrische Form der Orthogonalisierung, die die Gesamtdifferenz zwischen den ursprünglichen und den orthogonalen Vektoren minimiert, wodurch die Ähnlichkeit zwischen den beiden Datensätzen maximiert wird. Wir wenden es auf die erniedrigten ursprünglichen Faktoren an. Dass die resultierenden Vektoren nicht nur mathematisch orthogonal, sondern auch unkorreliert sind. Sie haben eine schöne Fallstudie Anwendung der Annäherung an die ursprüngliche Fama-Französisch Papier. Ich habe ihre Methode auf eine Mischung aus fundamentalen und ökonomischen Faktoren für Rückkehr und Risikozerlegung angewendet und bestätige, dass trotz der Orthogonalisierung die Vor - und Nachkorrelation der Variablen hoch ist. Links unbestimmt in Ihrer Frage ist, wie Sie die wirtschaftlichen Faktor Renditen zu identifizieren. Sie können den ökonomischen Faktor Zeitreihen wie es ist (die im Wesentlichen nicht zwischen Erwartungen und Überraschung zu unterscheiden) oder nehmen die Residuen einer ökonomischen Faktor Zeitreihen nach der Anwendung eines AR (1) oder ähnliche Zeitreihe-Modell (häufig ), Oder Sie könnten die ökonomischen Faktoren als Ergebnis einer Querschnittsregression produzieren. Es gibt ein bisschen Kunst und Wissenschaft in diesem Schritt, aber seine etwas, das Sie zumindest betrachten wollen. Beantwortet Mai 29 12 um 11: 38Fama, Eugene F. Echtzeit-After-Hours Pre-Market News Flash Zitat Zusammenfassung Zitat Interaktive Charts Standardeinstellung Bitte beachten Sie, dass, sobald Sie Ihre Auswahl treffen, es gilt für alle zukünftigen Besuche der NASDAQ gelten. Wenn Sie zu einem beliebigen Zeitpunkt daran interessiert sind, auf die Standardeinstellungen zurückzukehren, wählen Sie bitte die Standardeinstellung oben. Wenn Sie Fragen haben oder Probleme beim Ändern Ihrer Standardeinstellungen haben, senden Sie bitte eine E-Mail an isfeedbacknasdaq. Bitte bestätigen Sie Ihre Auswahl: Sie haben ausgewählt, Ihre Standardeinstellung für die Angebotssuche zu ändern. Dies ist nun Ihre Standardzielseite, wenn Sie Ihre Konfiguration nicht erneut ändern oder Cookies löschen. Sind Sie sicher, dass Sie Ihre Einstellungen ändern möchten, haben wir einen Gefallen zu bitten Bitte deaktivieren Sie Ihren Anzeigenblocker (oder aktualisieren Sie Ihre Einstellungen, um sicherzustellen, dass Javascript und Cookies aktiviert sind), damit wir Sie weiterhin mit den erstklassigen Marktnachrichten versorgen können Und Daten, die Sie erwarten, von uns zu erwarten. Fama und Französisch Drei-Faktor-Modell Real-Time After Hours Pre-Market News Flash Zitat Zusammenfassung Zitat Interaktive Charts Standardeinstellung Bitte beachten Sie, dass, sobald Sie Ihre Auswahl treffen, es gilt für alle künftigen Besuche NASDAQ gelten . Wenn Sie zu einem beliebigen Zeitpunkt daran interessiert sind, auf die Standardeinstellungen zurückzukehren, wählen Sie bitte die Standardeinstellung oben. Wenn Sie Fragen haben oder Probleme beim Ändern Ihrer Standardeinstellungen haben, senden Sie bitte eine E-Mail an isfeedbacknasdaq. Bitte bestätigen Sie Ihre Auswahl: Sie haben ausgewählt, Ihre Standardeinstellung für die Angebotssuche zu ändern. Dies ist nun Ihre Standardzielseite, wenn Sie Ihre Konfiguration nicht erneut ändern oder Cookies löschen. 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