Momentum, value, and size strategy returns: the explanatory power of global macroeconomic risks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The work aims to empirically test whether the returns of Fama–French-Carhart (FFC) portfolio strategies can be explained by higher/lower sensitivity to the five macroeconomic factors considered by Chen-Ross-Roll (the industrial production growth index, the unexpected inflation, changes in inflation expectations, the yield curve, and the default spread) and to measure the premiums of the global macroeconomic risk factors. The work extends the definition of the three FFC strategies to equity, bond, and commodity asset classes and expands the sample of countries analyzed (26 countries from geographic areas around the world: Developed Asia, Canada, Continental Europe, Emerging Markets, Japan, the United Kingdom, and the United States). The results show that the returns of the three strategies are influenced by the overall macroeconomic factors. The result is a dataset of more than 43,000 monthly returns that can also be a useful reference for subsequent studies. The results show that the returns of the three strategies are influenced by the overall macroeconomic factors proposed by CRR and thus there are global premiums for the corresponding risks. The signs of the emerging relationships are also economically meaningful. Moreover, it is shown that macroeconomic factors could explain the observed positive returns of negatively correlated combinations of strategies, for example, of value-momentum and size-momentum combinations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».