株式リターンの時系列とクロスセクションに適合するファクター

というNBER論文が上がっているungated版)。原題は「Factors that Fit the Time Series and Cross-Section of Stock Returns」で、著者はMartin Lettau(UCバークレー)、Markus Pelger(スタンフォード大)。
以下はその要旨。

We propose a new method for estimating latent asset pricing factors that fit the time-series and cross-section of expected returns. Our estimator generalizes Principal Component Analysis (PCA) by including a penalty on the pricing error in expected returns. We show that our estimator strongly dominates PCA and finds weak factors with high Sharpe-ratios that PCA cannot detect. Studying a large number of characteristic sorted portfolios we find that five latent factors with economic meaning explain well the cross-section and time-series of returns. We show that out-of-sample the maximum Sharpe-ratio of our five factors is more than twice as large as with PCA with significantly smaller pricing errors. Our factors are based on only a subset of the stock characteristics implying that a significant amount of characteristic information is redundant.
(拙訳)
我々は、期待リターンの時系列とクロスセクションに適合する潜在的な資産価格ファクターの推計について新たな手法を提言する。我々の推計量は、期待リターンの価格付け誤差に対するペナルティを含むことによって、主成分分析を一般化したものである。我々の推計量は主成分分析よりもかなり優れており、主成分分析が検出できない、高いシャープレシオを持つ弱いファクターを見い出す。特性でソートされたポートフォリオを数多く調べることにより、経済的意味を持つ5つの潜在ファクターがリターンのクロスセクションと時系列を良く説明することを我々は見い出した。我々の5ファクターの最大シャープレシオは主成分分析の2倍以上であり、かつ、価格付け誤差は有意に小さい。我々のファクターは株式の特性の一部にのみ基づいているが、このことは特性情報のかなりの部分は冗長であることを示唆している。

著者がリスクプレミアム主成分分析(Risk-Premium PCA (RP-PCA))と呼ぶ新たな手法は、クロスセクションの価格付け誤差に対するペナルティ項を含むことによって、主成分分析をロスのAPTモデルと結び付けて一般化した、とungated版の本文では説明している。また、5つのファクターの経済的解釈は、それぞれ市場ファクター(market factor)、バリュー/バリュー相互作用(value/value-interaction)、モメンタム/モメンタム相互作用(momentum/momentum-interaction)、利益性(profitability)、リバーサルに大きく因っている「高シャープレシオ」ファクター(“high SR” factor that loads heavily on reversal)、との由。