Distinguishing Factors and Characteristics with Characteristic-Mimicking Portfolios
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation contains three essays on the non-pecuniary preferences pertaining to financial asset characteristics and their implications for asset pricing. The first essay considers the pricing implications of screens adopted by socially responsible investors. A model including such investors reconciles the empirically observed risk-adjusted sin-stock abnormal return with a systematic “boycott risk premium” which has a substantial financial impact that is, however, not limited to the targeted firms. The boycott effect cannot be displaced by litigation risk, a neglect effect, and liquidity considerations, or by industry momentum and concentration. The boycott risk factor is valuable in explaining cross-sectional differences in mean returns across industries and its premium varies directly with the relative wealth of socially responsible investors and with the business cycle. The second essay generalizes Fama (1996)’s concept of Multi-Factor Efficiency without being limited by additional random state variables that must affect future investment opportunities. Incorporating non-pecuniary preferences into a representative investor’s utility function generates multi-factor pricing implications. A representative investor chooses among expected returns, variances, and levels of characteristics according to their taste, which gives rise to an N-fund separation theorem with static characteristics. If a portfolio is built to maximize the exposure to the asset characteristics, the covariance between asset returns and this portfolio returns will be identical to the underlying characteristics. Such identity makes obsolete any attempts to distinguish between characteristics and risk exposures as the driving forces behind the cross-sectional variation in stock returns. The third essay develops a procedure for deriving systematic factors from characteristics, based on maximizing each factor’s exposure to a characteristic subject to a given level of factor variance. The resulting characteristic-mimicking portfolios (CMP) price mean asset returns identically as the original characteristics, irrespective of the underlying model. Accordingly, differences in the performance of mimicking factors and characteristics in explaining mean returns should be interpreted as an artifact of arbitrary procedural choices for generating mimicking factors. Factors and characteristics may be distinguished usefully only by determining if CMPs have significant explanatory power for the time series of returns.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».