[論文レビュー] Risk-return relationship: An empirical study of different statistical methods for estimating the Capital Asset Pricing Models (CAPM) and the Fama-French model for large cap stocks

Linh Nghiem|arXiv (Cornell University)|Nov 23, 2015

Financial Risk and Volatility Modeling参考文献 15被引用数 4

ひとこと要約

この学部レベルの卒業論文は、大型株に適用したCAPMおよびFama-French三因子モデルの推定に用いられる統計的手法を実証的に評価している。CAPMが予測する正のリスクリターン関係を信頼できる方法で回復できる統計的手法は存在せず、Fama-Frenchモデルも個別株式のリターンを予測する上でCAPMを上回る性能を示さない。これは、資産価格設定の説明において、両モデルが持つ限界を強化するものである。

ABSTRACT

The Capital Asset Pricing Model (CAPM) is one of the original models in explaining risk-return relationship in the financial market. However, when applying the CAPM into reality, it demonstrates a lot of shortcomings. While improving the performance of the model, many studies, on one hand, have attempted to apply different statistical methods to estimate the model, on the other hand, have added more predictors to the model. First, the thesis focuses on reviewing the CAPM and comparing popular statistical methods used to estimate it, and then, the thesis compares predictive power of the CAPM and the Fama-French model, which is an important extension of the CAPM. Through an empirical study on the data set of large cap stocks, we have demonstrated that there is no statistical method that would recover the expected relationship between systematic risk (represented by beta) and return from the CAPM, and that the Fama-French model does not have a better predictive performance than the CAPM on individual stocks. Therefore, the thesis provides more evidence to support the incorrectness of the CAPM and the limitation of the Fama-French model in explaining risk-return relationship.

研究の動機と目的

• さまざまな統計的手法がCAPMおよびFama-Frenchモデルの推定に与える影響を評価すること。
• Fama-Frenchモデルが大型株に対してCAPMよりも優れた予測能力を示すかどうかを評価すること。
• CAPMが予測する正のリスクリターン関係を信頼できる方法で回復できる統計的手法が存在するかを調査すること。
• CAPMおよびFama-Frenchモデルが資産リターンを説明する上で持つ限界を実証的に示すこと。

提案手法

• 本研究では、実証的分析に使用する大型株米国株式のデータセットを用いる。
• CAPMおよびFama-Frenchモデルのパラメータ推定に、複数の統計的推定手法を適用する。
• CAPMおよびFama-Frenchモデルの予測性能を、アウトオブサンプル予測精度を用いて比較する。
• 回帰モデルにおけるベータおよびファクターローディングの符号と有意性を検証することで、リスクリターン関係をテストする。
• 統計的手法には、通常最小二乗法（OLS）、ロバスト回帰、および資産価格設定で一般的に用いられるその他の推定器が含まれる。
• モデルの適用性を株式レベルで評価するため、本分析はポートフォリオではなく個別株式のリターンに焦点を当てる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なる統計的手法が、CAPMが予測するシステマティックリスク（ベータ）と期待リターンの正の関係を信頼できる方法で回復できるか？
• RQ2 Fama-French三因子モデルは、個別大型株に対してCAPMよりも優れた予測性能を示すか？
• RQ3 CAPMの実証的妥当性を高める推定技術は存在するか？
• RQ4 Fama-Frenchファクターは、市場リスクを除いて個別株式リターンの変動をどの程度説明できるか？

主な発見

• どの統計的手法を用いても、CAPMが予測する正のリスクリターン関係を一貫して回復できない。
• Fama-Frenchモデルは、個別株式に適用した場合、CAPMよりも優れた予測性能を示さない。
• 実証的結果は、CAPMが資産リターンを説明する上で有効でないという証拠をさらに強化する。
• 本研究は、CAPMおよびFama-Frenchモデルが個別株式レベルにおける真のリスクリターントレードオフを捉えることにおける継続的な限界を確認した。