발행: Federal Reserve Board, Washington, D.C., Finance and Economics Discussion Series 2024-037
날짜: 2024년 5월 31일
요약
연구 배경 및 목적
이 논문은 자산 가격 결정 모델에서 중요한 위험 요인을 선택하는 새로운 접근법을 개발하며, 이러한 요인이 시간에 따라 여러 불확실한 시점에서 변화할 수 있음을 고려한다. 연구는 1963년 이후 6개의 요인을 사용하여, 최근 20년 동안 보다 단순한 모델로의 변화를 문서화하고, 다중 구조적 단절점이 있는 모델을 제안한다.
주요 내용
구조적 변화와 요인 선택:
연구는 특정 시점에서 요인이 변경될 수 있음을 고려하여, 자산 가격 결정 모델에 적절한 요인을 선택하는 방법을 제안한다.
데이터 샘플의 절반에서 두 개의 요인이 중요하고, 나머지 절반에서는 다른 두 개의 요인이 중요할 수 있음을 예로 들며, 전체 데이터를 사용할 경우 모든 요인이 중요해 보일 수 있다고 설명한다.
베이지안 접근법:
베이지안 모델 선택 접근법을 사용하여 시간 불변 요인 선택 문제를 해결하고, 이 방법을 베이지안 단절점 접근법과 결합하여 단일 통합 프레임워크를 구축한다.
이 방법은 요인이 변화하는 시점을 추정하고, 각 하위 기간 내에서 요인을 선택하는 과정을 동시에 수행할 수 있다.
실증 분석:
Fama와 French의 6요인 모델을 사용하여, 1963년부터 2023년까지 월별 데이터를 분석하고 세 가지 단절점을 식별했다.
1975년, 1995년, 2005년에 각각 단절점이 발생했으며, 이는 1970년대의 오일 쇼크, 인터넷 혁명, 금융위기 등의 주요 사건과 일치한다.
2005년 이후로 시장과 수익성 요인만 선택되었으며, 이전에는 더 많은 요인이 선택되었다.
요인 가격화 성능:
선택된 요인은 각 하위 기간에서 제외된 요인을 가격화할 수 있음을 확인했다.
포트폴리오 전략에서, 선택된 요인이 투자 성과에 미치는 영향을 분석하여 높은 샤프 비율을 나타냄을 발견했다.
결론
연구는 시간에 따른 요인 변화의 중요성을 강조하며, 이를 무시할 경우 불필요한 요인을 추가하게 될 위험이 있다고 경고한다.
요인이 변화하는 시점을 고려하여 모델을 구축하는 것이 중요하며, 이는 '요인 동물원' 문제를 해결하는 데 기여할 수 있다.
미래 연구에서는 이러한 접근법을 사용하여 더 많은 요인 변화와 투자 전략의 변화를 탐구할 것을 제안한다.
이 논문은 자산 가격 모델링에서 요인의 선택과 시간적 변화를 고려한 구조적 변화 모델의 중요성을 강조하며, 실증적 증거를 통해 베이지안 접근법의 유용성을 보여준다.
요약: Factor Selection and Structural Breaks
논문 정보
요약
연구 배경 및 목적
이 논문은 자산 가격 결정 모델에서 중요한 위험 요인을 선택하는 새로운 접근법을 개발하며, 이러한 요인이 시간에 따라 여러 불확실한 시점에서 변화할 수 있음을 고려한다. 연구는 1963년 이후 6개의 요인을 사용하여, 최근 20년 동안 보다 단순한 모델로의 변화를 문서화하고, 다중 구조적 단절점이 있는 모델을 제안한다.
주요 내용
구조적 변화와 요인 선택:
베이지안 접근법:
실증 분석:
요인 가격화 성능:
결론
이 논문은 자산 가격 모델링에서 요인의 선택과 시간적 변화를 고려한 구조적 변화 모델의 중요성을 강조하며, 실증적 증거를 통해 베이지안 접근법의 유용성을 보여준다.