Modèle de procuration en anglais

Modèle de procuration en anglais

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Griffin montre que les facteurs FAMA et Français sont spécifiques au pays (Canada, Japon, Royaume-Uni et États-Unis) et conclut que les facteurs locaux fournissent une meilleure explication de la variation des séries chronologiques dans les rendements des stocks que les facteurs globaux. [4] par conséquent, des facteurs de risque actualisés sont disponibles pour d`autres marchés boursiers dans le monde, y compris le Royaume-Uni, l`Allemagne et la Suisse. Eugene FAMA et Kenneth Français ont également analysé des modèles avec des facteurs de risque locaux et globaux pour quatre régions de marché développées (Amérique du Nord, Europe, Japon et Asie-Pacifique) et concluent que les facteurs locaux fonctionnent mieux que les facteurs mondiaux développés pour les Portefeuilles. [5] les facteurs de risque globaux et locaux peuvent également être consultés sur la page Web de Kenneth Français. Enfin, des études récentes confirment les résultats du marché développé également pour les marchés émergents. [6] [7] si je me souviens bien, le document prouve en fait que la bêta explique à peine toute différence dans les rendements entre les investissements. Mais encore, ils utilisent Beta à nouveau dans leur modèle à 3 facteurs avec petit facteur de MCAP et faible livre à la valeur du marché facteur-pourquoi Thrash Beta comme insignifiante et l`utiliser à nouveau dans le modèle? Aussi M. Fama, qui est le principal promoteur de l`EMH, prétend que vous devriez utiliser les données passées pour arriver à quels facteurs expliqueront les rendements attendus futurs. N`est-ce pas un argument incohérent? ou est-ce que je manque quelque chose ici? Un certain nombre d`études ont indiqué que lorsque le modèle Fama – Français est appliqué aux marchés émergents, le facteur «livre à marché» conserve sa capacité explicative, mais la valeur marchande du facteur d`équité est médiocre. Dans un article récent, Foye, Mramor et Pahor (2013) proposent un modèle alternatif à trois facteurs qui remplace la valeur marchande de la composante équité par un terme qui agit comme une procuration pour la manipulation comptable.

[8] si les prix des actions étaient aléatoires et que la probabilité d`un rendement positif était indépendante du niveau de prix absolu, Beta aurait été un bon indicateur de risque. Cependant, les prix ne sont pas aléatoires et la probabilité de faire des rendements positifs à long terme, remonte à mesure que le stock tombe en dessous de sa valeur intrinsèque (plus sur ce..). En fait, (tous les investisseurs de valeur peuvent se porter garant pour cela) les meilleures opportunités se posent lorsque les marchés surréagissent à une nouvelle et le prix de l`action tombe en dessous de sa valeur comptable ou actifs courants nets. À ces moments, le stock aura une forte bêta, mais il est plus sûr d`investir dans ces actions. Pour une raison quelconque, les gens dans les milieux académiques sont réticents à lâcher de bêta parce que c`est la seule mesure quantitative qu`ils ont pour le risque et sans elle, ils n`ont rien à créer des modèles sophistiqués. Les investisseurs réussis n`ont jamais pris soin d`une Zilch sur Beta et ils ne le feront jamais. Le modèle à trois facteurs Fama – Français explique plus de 90% des rendements des portefeuilles diversifiés, comparativement à la moyenne de 70% donnée par le CAPM (dans l`échantillon). Ils trouvent des rendements positifs à partir de la petite taille, ainsi que des facteurs de valeur, un ratio de livre à marché élevé et des ratios connexes. Examinant la β et la taille, ils trouvent que des rendements plus élevés, de petite taille et des β plus élevés sont tous corrélés. Ils testent ensuite les retours pour β, contrôlant la taille et ne trouvant aucune relation. En supposant que les stocks sont d`abord partitionnés par taille, la puissance prédictive de β disparaît.

Ils discutent si β peut être sauvé et le modèle Sharpe-Lintner-noir réanimé par des erreurs dans leur analyse, et trouve improbable. [3] Je me souviens avoir lu que Fama & Français est venu à cette conclusion peut-être parce que la base de données qu`ils avaient utilisé n`a pas été maintenu correctement. Les petites capitales ont été ajoutées à mi-chemin, laissant celles qui n`avaient pas survécu, provoquant ainsi un biais de survie dans la base de données.