Anomalies Enhanced: The Use of Higher Frequency Information

Дата: 
01/04/15
Аномалии: 
Авторы: 
Yufeng Han Dayong Huang Guofu Zhou
Аннотация: 
Many anomalies are based on low frequency attributes, such as annual data, that ignore higher frequency information. In this paper, we provide a simple strategy to incorporate the higher frequency information, and find that there are significant economic gains of doing so. For eight major anomalies, we find that the enhanced anomalies can double the average returns while having similar or lower risks. The results are robust to a number of controls.
Описание: 

Что будет, если к обычному использованию фундаментальных аномалий (ежегодная перетряска) добавить ежемесячную перетряску портфеля в зависимости от MA каждой бумаги. Использовалась следующая логика:

На 1 июня ранжируем совокупность бумаг по 8 аномалиям:

  • book-to-market;
  • gross profitability;
  • operating profit;
  • asset growth;
  • investment growth;
  • net stock issue;
  • accrual;
  • net operating assets.

Формируются 8 лонг-шорт портфелей по децилям на основании отчетности за предыдущий финансовый год. Затем по каждой бумаге строится 2 скользящие среднии: MA(50) и MA(200). Для лонговой части портфеля бумага покупается только если MA(50)-MA(200)>0; для шортовой части бумага продается только если MA(50)-MA(200)<0. Проверка по MA осуществляется ежемесячно. Кроме MA дополнительно проанализирован подход с использованием CAPM alpha.

Результаты: базовый портфель имеет доходность 0.64% в месяц (t-value=8.58), используя фильтр по MA: 1.47% (t-value=8.5), используя фильтр по CAPM-alpha 1.13% (t-value=8.05). Бумаги с высокой идиосинкразической волатильностью зарабатывают еще больше (портфель из бумаг верхних идиосинкр. воле с фильтром по MA: 1.85% в месяц).