Predictors of Excess Return in a Green Energy Equity Portfolio: Market Risk, Market Return, Value-at-Risk and or Expected Shortfall?
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth of electric vehicles, solar roofs, and wind power suggests that the potential growth in green equity investments is an emerging trend. Accordingly, this study measured the predictors of excess equity returns in a portfolio of global green energy producers, from 2010 to 2019. Fixed-effects panel data regressions of daily returns, followed by quantile regressions, were performed. There was some support for the explanation of green equity returns by market returns and market risk (beta), as indicated by the single-factor Capital Asset Pricing Model (CAPM), and the multifactor Fama–French Three-Factor and Fama–French Five-Factor Models. The most significant predictors of green equity returns were Value-at-Risk at a 95% confidence level, and Value-at-Risk at a 99% confidence level. Expected Shortfall was another extreme risk value measure. The importance of extreme value measures suggests the presence of fat-tailed leptokurtic distributions, whereby excess returns were explained by the risk of loss given adverse conditions, primarily at 95% confidence. We conclude that the proliferation of small firms and new entrants in the renewable energy sector has led to the explanation of returns by extreme values of risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».