Попытка усовершенствовать факторную модель Фамы-Френча. Предлогают использовать два стандартных фактора (оставили MKT,SMB) и новых UMO1 и UMO2. Эти факторы они считают следующим образом:

  • Набор из 11 аномалий (net stock issues, composite equity issues, accruals, net operating assets, asset growth, and investment to assets; the second cluster includes distress, O-score, momentum, gross profitability, and return on assets) делят на 2 группы: 1-я: net stock issues, composite equity issues, accruals, net operating assets, asset growth, and investment to assets, 2 -я : distress, O-score, momentum, gross profitability, and return on assets.
  • Для 1-го и 2-го кластера ранжируют акции
  • Берут верхнюю и нижнюю квантиль в кластере 1. Считают доходность попавших в них бумаг. И считают разницу доходности. Называют UMO1. Для UMO2 аналогично. 

Вроде как результаты получились лучше чем в имеющихся факторных моделя. Но интересно не это - перечни аномалий, которые используют для анализа. По ним в статье указаны месячные альфы. Ну и дан список еще 74 аномалий.

Макроанализ более чем 200 аномалий, исследованных на фондовом рынке. Можно использовать как некоторый классификатор этих аномалий, они все приведены в статье со ссылками на работы. В статье делается вывод, что для определения достоверности t-статистики на уровне 2 недостаточно. Надо использовать минимум уровень 3. Кроме того, из 296 факторов 158 по Bonferonni могут быть признаны нерабочими, 142, по Holm, 132 по BHY (1%) и 80 по BHY (5%)