偏度因子(skewness)——投资组合分析(EAP.portfolio_analysis)

本文探讨了在投资组合分析中,除了均值和方差外,偏度因子(skewness)的重要性。介绍了Harvey and Siddique如何将系统偏度引入证券定价,区分了系统偏态和特质偏态。通过实证分析,展示了总偏度、共偏度和特质偏度对投资组合收益的影响,结果显示这些偏度因子在不同分析中并未显著提供超额收益。

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实证资产定价(Empirical asset pricing)已经发布于Github和Pypi. 包的具体用法(Documentation)博主将会陆续在优快云中详细介绍,也可以通过Pypi直接查看。

Pypi: pip install --upgrade EAP

Github: GitHub - whyecofiliter/EAP: empirical asset pricing

在Markowitz(1952)的均值-方差范式中,投资者在形成投资组合时只考虑均值和方差,并由此范式发展了CAPM。Arditi(1967,1971)提出了收益率的第三个矩——偏态,他表明,投资者对收益率分布呈负偏态的投资要求更高的回报率。Scott和Horvath(1980)将分析扩展到其他更高阶矩的预期回报。

Harvey and Siddique(2000)将系统偏态引入证券定价,由此将总偏态分为系统偏态(又称共偏态)和特质偏态。文献通常认为,共偏态与股票的未来收益率呈负相关,并且特质偏态是被分散的,这受到了一些文献的质疑(Kane,1982;Baberis and Huang,2008)。

总偏度定义为

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