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Modele fama

En 2015, FAMA et Français ont élargi le modèle, ajoutant deux autres facteurs-la rentabilité et l`investissement. Défini de la même sorte que le facteur HML, le facteur de rentabilité (RMW) est la différence entre les rendements des entreprises ayant une rentabilité opérationnelle robuste (élevée) et faible (faible); et le facteur d`investissement (CMA) est la différence entre les rendements des entreprises qui investissent de façon prudente et les entreprises qui investissent agressivement. Aux États-Unis (1963-2013), l`ajout de ces deux facteurs rend les facteurs de HML redondants puisque les séries chronologiques des rendements de HML sont complètement expliquées par les quatre autres facteurs (plus particulièrement CMA qui a une corrélation-0,7 avec le HML). [9] FAMA et Français utilisent l`écart de 6 mois entre les fins de l`exercice et la date de formation du portefeuille peut être considérée comme commode et conservatrice. Étant donné que toutes les données comptables dans BIST sont disponibles à la fin du mois de mai de chaque année, j`utilise l`écart de 5. Par conséquent, pour s`assurer que toutes les variables comptables sont connues par les investisseurs, je suppose que toutes les informations comptables sont rendues publiques d`ici la fin du mois de mai, et j`utilise des rendements mensuels de début juin à la fin de l`année suivante en mai. Et, chaque année à la fin du mois de mai, je trie les portefeuilles. Les variables dépendantes sont les rendements excédentaires mensuels des portefeuilles triés selon leur taille et leur rentabilité (pour les définitions des variables, voir le tableau 1). Les résultats du tableau 7 ne sont pas très différents de ceux qui sont dans le tableau 6. Le modèle le plus performant est le modèle 5F-FF. Le CAPM n`a pas le pouvoir d`expliquer la variance transversale des rendements attendus pour les portefeuilles taille-B/M, taille-OP et taille-INV que j`examine. Assez singulièrement, comme dans le cas du tableau 6, aucun des alphas dans le CAPM n`est significatif au niveau de l`importance de 5%.

Ce résultat aurait pu être dû aux données sur le rendement du marché (RM, représentée par l`indice BIST-100), qui se compose principalement des données sur les prix des entreprises du secteur financier. Pour économiser de l`espace non présenté dans cette étude, j`informe le lecteur que tous les modèles (CAPM, modèle Fama-Français à trois facteurs et modèle Fama-Français à cinq facteurs) utilisant l`indice BIST-TUM, qui couvre tous les stocks enregistrés sur le marché boursier turc, au lieu de L`indice BIST-100, la puissance des modèles pour expliquer les rendements excédentaires mensuels du portefeuille trié, ne s`est pas amélioré. Cela montre que, du moins dans l`affaire turque, le risque de marché n`est pas un facteur préliminaire et fort pour déterminer les rendements excédentaires mensuels des portefeuilles. Inspiré par cette preuve de montage que trois facteurs n`étaient pas suffisants, en 2015, FAMA et Français ont décidé d`ajouter deux facteurs supplémentaires à leur modèle à trois facteurs, à savoir la rentabilité (les stocks de sociétés avec une rentabilité d`exploitation élevée fonctionnent mieux) et l`investissement (les stocks de sociétés ayant une forte croissance de l`actif total ont des rendements inférieurs à la moyenne). Les deux nouveaux facteurs sont des exemples concrets de ce que l`on appelle populairement les facteurs de qualité. 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] le test GRS du panel D rejette clairement la deuxième hypothèse pour tous les modèles testés. De plus, le test GRS du panel D suggère que le modèle 5F-FF est le modèle le plus proche d`une description complète des rendements des actifs. Méfiez-vous que, comme discuté dans [19], les valeurs de fGRS entre les modèles ne peuvent pas être strictement comparées.