Fama/French 3 factor model

[orishas_nino]

Hallo forum,

 

beschäftige mich gerade mit dem Fama/French model bzw. 3 factor CAPM und will die geforderte Rendite z.B. für die Bank of Amerika berechnen. Die historischen Daten zu SMB, HML habe ich von der Seite von Kenneth French.

 

habe eine mult. lin. Regression durchgeführt und für die Bank of Amerika folgende Koeffizienten errechnet (monatl Renditen Zeitraum 04.2013 bis 01.2000) :

 

Risk Free Rate (5 year us treasury bond) : 0,0133

Market Risk Coefficient 0,01817641

Market Risk Premium:

Size Risk Coefficient 0.0133015

Size Risk Premium:

Value Risk Coefficient 0,003363

Value Risk Premium:

 

Um jetzt die geforderte Rendite von der Bank of America zu Berechnung nehme ich einfach

r= 0,0133 + 0,01817641 * Market Risk Premium + 0,0133015 SIze Risk Premium + 0,003363 * Value Risk Premium

 

Jetzt meine Frage: woher bekomme ich die Werte für die Market-, SIze- und Value Risk Premium bzw. sind das die Werte die Kenneth French hier unter Current Benchmarkt Returns publiziert hat http://mba.tuck.dart...ta_library.html ? nehme ich da die Werte für April ?

 

Danke für eure Meldungen

 

LG

[Schinzilord]

Hmm, irgendwie stehe ich auf dem Schlauch was du benötigtst, deswegen meine Sicht der Dinge:

 

Bei der multiples linearen Regression Fittest du eine Hyperebene mit Dimension N-1 in ein N dimensionalen Raum, die Achsen bestehend aus den Risikofaktoren und das zu untersuchende Wertpapier.

(bei 2 Risikofaktoren eine Ebene, welche die Gleichung alpha + beta1* x + beta2 * y erfüllt)

 

Man rechnet nur mit den Premiums, also (Rendite - Riskfree).

 

Deine 3 Risikofaktoren sind nun das Premum HML (davon musst du keine Riskfree Rate mehr abziehen, da das schon das Value premium ist), dann das SMB (size premium) und jetzt brauchst du noch das allgemeine Marketpremium, also das Aktienmarktrisiko (Marktrendite - riskfree rate).

 

Zusätzlich zu diesen 3 Wertepaaren brauchst du noch einen Vektor mit (Bank of America Rendite - riskfree), welche du anfittest.

 

darauf erhältst du alpha, beta1, beta2, beta3.

Beta1,2,3 sind dann die Sensivitäten auf das Valuepremium, Sizepremium und das reine Marktpremium.

Alpha gibt dir dann die Out/Underperformance an (leider inklusive dem error e).

Das bedeutet, entweder war ein Wertpapier wirklich so gut oder schlecht, oder du hast ein oder mehrere systematische Premiums vergessen, mit denen du den Kursverlauf hättest erklären können.

 

Du hast jetzt SMB und HML, dann brauchst du noch Market-riskfree und kannst den Kursverlauf von BoA anfitten.

[orishas_nino]

vielen dank für deine Antwort,

 

so ganz blicke ich noch nicht durch

 

ich habe: Market risk free und SMB und HML, von der Seite von French heruntergeladen danach habe ich die monatlichen Returns der BoA genommen und den Risk free abgezogen.

dann mult. Regression mit BoA-Risk Free als Y ; Market risk free, SMB und HML als X dass gibt mir die Betas 1,2,3 sie Sensitivität der BoA auf die 3 Faktoren.

 

Wenn ich jetzt berechnen will was die geforderte Rendite ist verwende ich die Formel ? r = RIsk Free rate + beta1 * Market risk free + beta2 * SMB + beta3 * HML

 

 

das verstehe ich nicht so ganz :

Du hast jetzt SMB und HML, dann brauchst du noch Market-riskfree und kannst den Kursverlauf von BoA anfitten.

 

 

 

hier ein Foto von meinem excel Dokument.

http://s1.directuplo...7fft78f_png.htm

 

 

 

LG

[Schinzilord]

Wenn die Market (also Aktienindex) minus Riskfree an Risikofaktoren neben Value und Small hast, sollte es passen.

[orishas_nino]

Vielen Dank für deine Antworten, haben mir sehr geholfen

[FR92]

Hallo forum,

 

beschäftige mich gerade mit dem Fama/French model bzw. 3 factor CAPM und will die geforderte Rendite z.B. für die Bank of Amerika berechnen. Die historischen Daten zu SMB, HML habe ich von der Seite von Kenneth French.

 

habe eine mult. lin. Regression durchgeführt und für die Bank of Amerika folgende Koeffizienten errechnet (monatl Renditen Zeitraum 04.2013 bis 01.2000) :

 

Risk Free Rate (5 year us treasury bond) : 0,0133

Market Risk Coefficient 0,01817641

Market Risk Premium:

Size Risk Coefficient 0.0133015

Size Risk Premium:

Value Risk Coefficient 0,003363

Value Risk Premium:

 

Um jetzt die geforderte Rendite von der Bank of America zu Berechnung nehme ich einfach

r= 0,0133 + 0,01817641 * Market Risk Premium + 0,0133015 SIze Risk Premium + 0,003363 * Value Risk Premium

 

Jetzt meine Frage: woher bekomme ich die Werte für die Market-, SIze- und Value Risk Premium bzw. sind das die Werte die Kenneth French hier unter Current Benchmarkt Returns publiziert hat http://mba.tuck.dart...ta_library.html ? nehme ich da die Werte für April ?

 

Danke für eure Meldungen

 

LG

 

Hallo,

 

ich habe gerade das selbe Problem. Leider werde ich aus den Antworten nicht schlauer.

Welchen Wert hast du letzendlich für MRP,SRP und Value Risk Premium eingesetzt? Die monatlichen Werte habe ich auch von Kenneth Frenchs Internetseite. Doch welchen setzte ich letztendlich in die Formel ein?

 

 

Vielen Dank für eure Antworten.

[lurklurk]

Was willst Du denn damit anstellen? Wenn es um die Zukunft geht - genau das ist das klitzekleine Problem: welche Werte soll man dafür einsetzen? Sofern wir von einer fiktiven Einperiodenanlage ausgehen und das Ganze eher eine Übungsaufgabe ist, könntest Du den historischen, arithmetischen Mittelwert der Faktorprämien nehmen.

[FR92]

Was willst Du denn damit anstellen? Wenn es um die Zukunft geht - genau das ist das klitzekleine Problem: welche Werte soll man dafür einsetzen? Sofern wir von einer fiktiven Einperiodenanlage ausgehen und das Ganze eher eine Übungsaufgabe ist, könntest Du den historischen, arithmetischen Mittelwert der Faktorprämien nehmen.

 

Was ich machen möchte:

 

Ich habe mir mehrere Portfolios erstellt und diese möchte ich nun mit Hilfe des Fama French Alphas vergleichen.

Die Betas habe ich über eine Regression geschätzt.

 

Jetzt fehlt mir jedoch noch ein Wert für das Market Risk Premium, Size Risk Premium, Value Risk Premium.

 

Das Market Risk Premium hätte ich jetzt wie folgt berechnet:

 

Die monatliche Differenz zwischen der Rendite des Marktes und der Risikolosen Anlage über einen längeren Zeitraum und dann daraus den geometrischen Mittelwert gebildet.

Ist das richtig?

 

 

Vielen Dank für eure Antworten und einen schönen Sonntag

 

Fabian

[One Trick Pony]

Market Risk Premium wird doch klassisch über das CAPM angegeben, gleiches Prinzip gilt auch für SMB und HML, da unterstellt wird , dass sich Rendite linear zum Risiko verhält.

Zudem geben Fama/French auf der Tuck Seite netterweise die Premien des Gesamtmarktes an, über den Beta errechnest du dann die Assetspezifische Rendite.

 

Ich hab übrigens neulich ein Blatt gelesen, dass die beiden ihr Modell ein wenig revidieren und ein neues in Arbeit ist (oder shcon fertig?), kannst ja mal nachgucken würde mich auch interessieren :-)

 

Sofern du das Risiko selbst berechnen willst, musst du das Risiko des Tangentialportfolios des Marktes zur Capital Market Line berechnen (Markowitz). Nimm dazu einen entsprechenden Index. Gleiches gilt für SMB und HML, bloß nehmen F/F dir die Arbeit schon ab.

Daraus ergeben sich dann die jeweiligen Security Market lines zum Beta=1

Der Rest ist linear und effizient.

 

Viele Grüße und sorry falls ich an deiner Frage vorbeigesprochen habe.

[Xango]

Market Risk Premium wird doch klassisch über das CAPM angegeben, gleiches Prinzip gilt auch für SMB und HML, da unterstellt wird , dass sich Rendite linear zum Risiko verhält.

Zudem geben Fama/French auf der Tuck Seite netterweise die Premien des Gesamtmarktes an, über den Beta errechnest du dann die Assetspezifische Rendite.

 

Ich hab übrigens neulich ein Blatt gelesen, dass die beiden ihr Modell ein wenig revidieren und ein neues in Arbeit ist (oder shcon fertig?), kannst ja mal nachgucken würde mich auch interessieren :-)

 

Sofern du das Risiko selbst berechnen willst, musst du das Risiko des Tangentialportfolios des Marktes zur Capital Market Line berechnen (Markowitz). Nimm dazu einen entsprechenden Index. Gleiches gilt für SMB und HML, bloß nehmen F/F dir die Arbeit schon ab.

Daraus ergeben sich dann die jeweiligen Security Market lines zum Beta=1

Der Rest ist linear und effizient.

 

Viele Grüße und sorry falls ich an deiner Frage vorbeigesprochen habe.

 

Hallo zusammen,

 

ich bin gerade dabei mir ein Thema für die Master Thesis im Bereich Finanzmanagement zu überlegen und bin dabei auf die kontroversen Diskussionen über das CAPM und die Multifaktormodelle gestoßen. Nachdem ich mich in die Literatur eingelesen habe, bin ich nicht sicher ob überhaupt noch ein wissenschaftlicher Mehrwert dafür besteht das neue Modelle von Fama/French für den deutschen Markt zu testen. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass jüngst in Ihrem Aufsatz "In Germany the CAPM is Alive and Well (2013)" Patrick Lehmann und Richard Stehle nachweisen konnten, dass das CAPM nicht verworfen werden kann und damit im Gegensatz zu anderen deutschen Studien, die das CAPM als unzureichend ansehen (Vgl. z.B "Determinants of Expected Stock Returns: Large Sample Evidence from the German Market" von Artmann et. al, erscheint es fraglich ob eine weitere empirische Studie einen Mehrwert liefern kann.

 

Zudem bin ich mir nach wie vor nicht darüber im klaren wie die Einflussfaktoren auf die Rendite überhaupt getestet werden können.

Wenn z.B. bei einer Erhebung über 500 Unternehmen mit einem monatlichen Intervall eine Aussage hinsichtlich der Korrelation zwischen Bilanzkennzahlen erfolgen soll. Wie kann man diese nachweisen? Eine Möglichkeit sehe ich in der Mittelwertbildung der Kennzahl über die Unternehmen und der anschließenden Zeitreihenregression gegenüber der anderen Kennzahl. Jedoch bin ich unsicher ob diese Methode nicht falsch ist aufgrund der Autokorrelation unter den einzelnen Jahren zueinander.

Weiterhin frag ich mich ob die Kennzahlen direkt oder gewichtete nach dem Anteil im Marktportfolio anhand der Marktkapitalisierung synchron zur Rendite gegeneinander korreliert werden sollten oder schlicht der Mittelwert selbst. Dieses Vorgehen hingegen impliziert meiner Meinung nach eine Gleichgewichtung, die ich bei der Rendite nicht vertrete.

 

Eine andere Methode, die jedoch zu vollkommen anderen Ergebnissen führt wäre es die Unternehmenskennzahlen direkt für jede Intervallscheibe zu korrelieren und den Mittelwert über die Intervallscheiben zu ermitteln.

Jedoch kommt dabei etwas völlig anderes raus.

 

Ist die Veränderung statt der tatsächlichen Kennzahl in diesem Fall vorzuziehen?

 

Weiterhin bin ich mir unsicher ob man überhaupt auf Basis der Rohdaten eine solche Analyse durchführen kann?

[One Trick Pony]

Folgende Nachricht wird mit meinem Handy verfasst und ist entsprechend kurz:

 

Grundsätzlich besteht immer ein Mehrwert darin Sachverhalte auf ihren Wahrheitsgehalt zu testen. Unabhängig davon, was andere in ihrem Aufsatz schreiben.

Du kannst die Korrelation auch quartalsweise testen und über mehrere Jahre hinweg. Das erhöht den Wahrheitsgehalt evtl. Sogar.

Ich würde aber zuvor möglichst viele Makro und mikro Kennzahlen über eine Faktorenanalyse auswerten, sprich die Skalarprodukte testen. Das hat den charme dass man die Kennzahlen mit dem höchsten erklarungswert ermitteln kann. Die höchsten Werte dann über ein APT Modell testen.

Nutzen kannst du dafür SPSS oder besser sogar "R".

 

Ich freue mich auf die Ergebnisse!!!!

[Tilt]

Hallo zusammen,

Nachdem ich mich in die Literatur eingelesen habe, bin ich nicht sicher ob überhaupt noch ein wissenschaftlicher Mehrwert dafür besteht das neue Modelle von Fama/French für den deutschen Markt zu testen. Insbesondere vor dem Hintergrund, dass jüngst in Ihrem Aufsatz "In Germany the CAPM is Alive and Well (2013)" Patrick Lehmann und Richard Stehle nachweisen konnten, dass das CAPM nicht verworfen werden kann und damit im Gegensatz zu anderen deutschen Studien, die das CAPM als unzureichend ansehen (Vgl. z.B "Determinants of Expected Stock Returns: Large Sample Evidence from the German Market" von Artmann et. al, erscheint es fraglich ob eine weitere empirische Studie einen Mehrwert liefern kann.

 

 

Ich lese mich seit einiger Zeit ein und habe den Aufsatz mal überflogen. Das Fazit der Studie kann ich so nicht nachvollziehen. Die Autoren stellen fest:

 

With respect to the two anomalies, size and book-to-market, we find, in contradiction to the results ofArtmann et al. (2012a, 2012b), important size and book-to-market effects in Germany. However, botheffects are not stable over time. In the period from 1960 to 1990, we observe a regular size effectwhich reverses for the period from 1990 to 2007. This result is in line with international results...We also find that the book-to-market effectvaries over time within the different size classes and for some portfolios considerably. In the secondsubperiod, for example, the book-to-market effect vanishes or even reverses for the firms from thesmallest size quartile. Therefore, we do not recommend extending the CAPM by size and book-tomarketcharacteristics in Germany.

 

Ist es nicht völlig normal, dass die Size- und Value-Prämie - vor allem aber erstere - auch mal über einen Zeitraum von 17 (!?!) Jahren (mal) nicht nachweisbar ist?