Beranda > Tak Berkategori > Ringkasan: Common Risk Factors in The Returns on Stocks and Obligasi

Ringkasan: Common Risk Factors in The Returns on Stocks and Obligasi

Common Risk Factors in The Returns on Stocks and Obligasi

(Fama and French, 1993)

  1. 1. PENDAHULUAN

Paper ini mengidentifikasi 5 faktor resiko dalam return saham dan obligasi. Ada 3 faktor dari pasar saham: faktor pasar keseluruhan (overall market factor), dan faktor-faktor yang terkait dengan ukuran firm dan perbandingan nilai buku-market dari ekuitas. Ada 2 faktor dari pasar obligasi yang terkait dengan waktu jatuh tempo (maturity) dan resiko gagal bayar (default). Return dari saham mempunyai variasi yang disebabkan oleh faktor-faktor pasar saham, dan mereka terhubung dengan return obligasi melalui variasi dalam faktor pasar obligasi.

Fama & French mempelajari hubungan dari market β, size, E/P, leverage, dan perbandingan nilai book-to-market equity (BE/ME) dalam cross-section dari rata-rata return saham. Baik ketika digunakan sendiri-sendiri atau bersama-sama, β (slope dari regresi return saham dalam pasar saham) mempunyai sedikit informasi tentang return rata-rata. Size (ME), E/P, leverage, dan book-to-market equity mempunyai penjelasan yang kuat jika digunakan sendiri. Dalam kombinasi, ME dan BE/ME menggantikan peranan leverage dan E/P dalam return rata-rata.

Paper ini memperluas tes asset-pricing dalam Fama dan French (1992a) dalam tiga jalan:

  1. Kita memperluas return aset yang dijelaskan (stock, government bond, dan corporate bond).
  2. Kita juga memperluas variable yang digunakan untuk menjelaskan return. Tujuannya adalah untuk menguji apakah variable –variabel yang penting dalam return bond juga dapat menjelaskan return dari stock, dan sebaliknya.
  3. Paper ini menggunakan regresi time-series pendekatan Black, Jensen, dan Scholes (1972). Return bulanan dari stock dan bond diregresikan pada portofolio pasar dari stock dan portofolio tiruan untuk size, BE/ME, dan factor resiko term-structure dalam return. Slope dari regresi mempunyai interpretasi yang jelas mengenai sensitivitas faktoe resiko untuk bond dan juga stock.

Regresi time-series ini juga mempelajari 2 isu dari asset-pricing:

  1. Jika penentuan harga aset rasional, variable-variabel yang terkait dengan return rata-rata (seperti ME dan BE/ME) harus membuktikan sensitivitas terhadap  factor resiko dalam return (dapat dilihat dari slope dan R2.
  2. Regresi time-series menggunakan excess return (return bulanan dari bond atau saham dikurangi one-month Treasury Bill rate) sebagai variable dependent dan excess return atau return dalam portofolio zero-investment sebagai explanatory variable.

Tujuan paper ini dapat disimpulkan sebagai berikut: Untuk stock, portofolio yang dibentuk untuk meniru factor-faktor resiko yang terkait dengan ME dan BE/ME dapat menyatakan dengan kuat variasi dalam return. Lebih lanjut, intercept dari regresi dengan 3 faktor (excess return pasar, return dari factor ME dan BE/ME) mendekati 0, sehingga dapat dikatakan market factor dan bukti-bukti untuk factor resiko yang terkait dengan ME dan BE/ME dapat menjelaskan dengan baik cross-section dari return rata-rata stock. ME dan BE/ME dapat menjelaskan perbedaan dalam return rata-rata stock, namun tidak dapat menjelaskan perbedaan besar antara return rata-rata stock dengan one-month bill. Premi resiko dari market factor menghubungkan return rata-rata dari saham dan bills. Untuk bond, portofolio yang dibentuk berdasarkan 2 term-structure factor dapat menjelaskan variasi return pada government dan corporate bond.

Jika digunakan sendiri dalam regresi, term-structure factor menyatakan dengan kuat variasi dalam return stock. Jika stock-market factor dimasukkan juga dalam regresi, maka dua-duanya dapat menjelaskan variasi dalam return stock. Selain itu, jika excess market return dan return dari factor ME dan BE/ME dapat menjelaskan variasi dalam return bond jika  sendiri. Tetapi jika 2 term-structure dimasukkan dalam regresi bond, stock-market factor kehilangan explanatory power (kecuali untuk low-grade corporate bond).

Kesimpulannya, setidaknya ada 3 stock-market factor dan 2 term-structure factor dalam return. Variasi dalam return stock disebabkan oleh 3 stock-market factor dan mereka terhubung dengan return bond melalui 2 term-structure factor. Untuk return dari government and corporate bond, hanya 2 term-structure factor yang dapat menjelaskan variasi dalam return tersebut (kecuali untuk low-grade corporate bond).

  1. 2. INPUT REGRESI TIME-SERIES

2.1.      The explanatory returns

2.1.1.   Bond market factors

TERM adalah perbedaan dari return bulanan long-term government bond dan tingkat rate dari one-month Treasury Bill. DEF adalah perbedaan return antara market portfolio dari long-term corporate bond dan long-term government bond.

2.1.2.   Stock market factors

Book-to-market equity (BE/ME) mempunyai korelasi yang positif dengan earning rata-rata dan size (ME) berkorelasi negative dengan earning rata-rata.

Berdasarkan ME, data stock di NYSE pada bulan Juni dari tahun 1963 sampai 1991 dibagi menjadi 2 grup, small (S) dan big (B). Berdasarkan BE/ME, stocks dibagi menjadi 3 grup; low (L), medium (M), dan high (H). Portofolio dibentuk menjadi 6 jenis berdasarkan ME dan BE/ME, antara lain S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, dan B/H

Portofolio SMB (small minus big) adalah perbedaan antara return dari small-stock portfolio (S/L, S/M, S/H) dengan big-stock portfolio (B/L, B/M, B/H). Sedangkan portofolio HML (high minus low) adalah perbedaan antara return rata-rata dari  2 high-BE/ME portfolio (S/H, B/H) dengan low-BE/ME portfolio (S/L, B/L).

2.2.      The return to be explained

Untuk bond, variable dependen yang digunakan adalah 2 government bond dengan jatuh tempo 1-5 tahun dan 6-10 tahun, dan 5 corporate bond berdasarkan Moody’s rating (Aaa, Aa, A, Baa, dan LG). Untuk stock, digunakan 25 portofolio yang dibentuk berdasarkan ME dan ME/BE.

3.         THE PLAYING FIELDS

3.1.      The dependent return

Dari tabel 2, 25 portofolio yang telah dibentuk menghasilkan range yang lebar dari excess return (0.32% to 1.05% per month). Tampak bahwa ada korelasi yang positif antara return rata-rata dengan BE/ME dan korelasi negative antara return rata-rata dengan ME. Regresi time-series yang dibentuk akan mencoba untuk menjelaskan cross-section antara return rata-rata dengan premi dari factor-faktor resiko dalam return.

Kontras dengan portofolio stock, excess return rata-rata dari bond kurang dari 0.15% per month. Dari tabel kurang terlihat bahwa, (a) return rata-rata dari government bond meningkat terhadap peningkatan jatuh tempo, (b) long-term corporate bond mempunyai return rata-rata yang lebih tinggi dari government bond, dan (c) return rata-rata dari corporate bond lebih besar untuk lower-rating group.

3.2.      The explanatory return

Nilai rata-rata dari RM-RF (rata-rata premi market β) adalah 0.43% per month (sekitar 5% per tahun). Rata-rata return SMB hanya 0.27% per month dan rata-rata return HML adalah 0.40% per month (cukup besar dalam konteks practical dan statistical). TERM dan DEF mempunyai rata-rata 0.06% dan 0.02% per month. Rata-rata yang rendah dari TERM dan DEF membuat TERM dan DEF kurang bisa menjelaskan variasi cross-sectional dari return rata-rata, tapi volatilitasnya yang tinggi sangat berguna untuk menjelaskan return dari bond. Variasi cross-sectional hanya dijelaskan dengan baik oleh stock-market factor (RM-RF, SMB, dan HML).

4.         Common variation in return

4.1.      Bond market factors

Tabel 3 menunjukkan bahwa jika hanya TERM dan DEF yang digunakan sebagai variabel independen, TERM dan DEF dapat menunjukkan variasi dalam return stock dan bond. 25 portofolio menghasilkan slope TERM dengan standard error lebih dari 5. Slope TERM terkecil pada corporate bond menghasilkan

standard error 18. Slope DEF pada bond mempunyai standard error lebih dari 7.8 dan 3.5 pada stock.

Besaran slope TERM pada stock relatif sama baik pada stock maupun bond. Sedangkan besaran slope DEF pada stock lebih besar dari bond. Dengan R2 berkisar dari 0.49 untuk low-grade corporate sampai 0.97 dan 0.98 untuk high-grade corporate, serta dari 0.06 sampai 0.21 untuk stock, maka meskipun TERM dan DEF dapat mengidentifikasi variasi pada return stock dan bond, terdapat banyak variasi yang masih perlu dijelaskan oleh stock-market factor.

Hasil TERM juga menunjukkan bahwa perubahan pada discount rate mempengaruhi long-term security, bond dan stock, dengan cara yang sama.

Berdasarkan nilai slope DEF, return dari small stock lebih sensitif dibanding big stock. Slope DEF stock lebih besar dari slope corporate bond (yang lebih tinggi dari government bond). Sehingga bisa disimpulkan bahwa resiko default meningkat dari government bond ke corporate bond, dari bond ke stock, dan dari big stock ke small stock.

4.2.      Stock-market factor

4.2.1.   Regresi menggunakan excess market return (RM-RF)

Berdasarkan tabel 4, terlihat bahwa RM-RF lebih menyatakan variasi dari return stock dibanding term-structure factor pada tabel 3. R2 mendekati 9 untuk portofolio big-stock low-book-to-market. Untuk portofolio small-stock high BE/ME, R2 bernilai kurang dari 0.8 atau 0.7. RM-RF juga dapat menjelaskan variasi dalam return bond meskipun slope lebih kecil dibanding stock. Standard error dari β bernilai 5-12. β lebih tinggi pada corporate bond dibanding government bond, low-grade bond dibanding high-grade bond. β low-grade bond 0.30 dengan R2 0.29.

4.2.1.   Regresi menggunakan SMB dan HML

SMB dan HML dapat menjelaskan variasi pada return stock dengan 20 portofolio mempunyai nilai R2 di atas 0.2. Untuk portofolio dengan ME tinggi, variasi return dijelaskan oleh market portfolio. Untuk bond, SMB dan HML hanya sedikit menjelaskan return bond.

4.2.1.   Regresi menggunakan excess market return, SMB dan HBL

Pada bond, ketiga market factor dapat menjelaskan variasi pada return bond. Pada stock, ketiga market factor tersebut sangat kuat menjelaskan variasi dari return stock.

SMB berkorelasi dengan M/E. slope dari SMB menurun dari small-size ke big-size. Sedangkan HML berkorelasi dengan dengan BE/ME. Slope HML meningkat dari nilai negative yang besar pada BE/ME terendah ke nilai positif yang besar pada BE/ME tertinggi.

Secara umum, penambahan SMB dan HML ke dalam regresi menghilangkan βs untuk stock sebesar 1.0. Hal ini dikarenakan korelasi antara market dengan SMB atau HML. Meskipun korelasi antara SMB dengan HML adalah -0.08 (hampir tidak berkorelasi), namun korelasi antara RM-RF dengan SMB atau HML adalah 0.32 dan -0.38.

4.3.      Stock-market dan bond-market factor

Tabel 7 menunjukkan bahwa dengan menggabungkan stock-market dan bond-market factor ke dalam regresi, bond-market factor tetap menunjukkan peranan yang kuat dalam return bond dan stock-market juga memiliki peranan kuat dalam return stock. Menambah variable TERM dan DEF dalam regresi stock hanya memberikan efek kecil pada slope stock-market factor. Sebaliknya, menambah variable RM-RF, SMB, dan HML ke dalam regresi bond juga memberikan pengaruh yang kecil pada slope TERM dan DEF.

Hal ini berbeda dengan kenyataan yang ditunjukkan dalam regresi tabel 3 yang menyatakan adanya overlap yang kuat antara return bond dan stock. Penambahan stock-market factor ke dalam regresi stock akan menghilangkan slope yang besar dari TERM dan DEF, dan sebaliknya.

Tabel 7 menunjukkan bahwa shared variation dalam return bond dan stock hanya ada melalui LG bond.

Jika ada multiple factor dalam return stock, mereka semua ada dalam return market, RM, yang merupakan value-weighted average dari return dalam stocks. Contoh:

RM-RF            = 0.50 + 0.44SMB – O.63HML + 0.81 TERM + 0.79DEF + e

Slope TERM dan DEF di atas adalah besar. Kemudian intercept dan residual dari persamaan tersebut dinamakan RMO, yang artinya zero-investment portfolio return yang tidak berkorelasi dengan 4 variabel lainnya. Kita dapat menggunakan RMO ini sebagai orthogonalized market factor yang dapat menjelaskan variasi dalam return disamping SMB, HML, TERM, dan DEF. Karena SMB dan HML tidak berkorelasi dengan TERM dan DEF, maka 5 faktor regresi yang menggunakan RMO, SMB, HML, TERM, dan DEF ini akan memberikan gambaran jelas peranan terpisah dari bond dan stock-market factor dalam return bond dan stock. Regresi ini dapat dilihat pada tabel 8.

TERM dan DEF mempunyai peranan yang sangat kuat dalam return bond. Beberapa portofolio bond menghasilkan slope pada stock-market factor dengan standard error lebih dari 2. Pada portofolio stock, slope RMO hampir sama dengan slope RM-RF di tabel 7a dan SMB dan HML tetap mempunyai peranan yang kuat dalam return stock.

Hal yang berubah secara drastis pada tabel 8 adalah slope dari term-structure factor pada stock. Term-structure factor mempunyai peranan yang sangat kuat dalam menjelaskan variasi return bond dan juga stock.

5.         The cross-section of average return

Slope regresi dan R2 di tabel 3 dan 8 menyatakan bahwa SMB, HML, RMO, TERM, dan DEF adalah bukti adanya factor resiko. Kelima factor tersebut memiliki peranan dalam menjelaskan variasi dalam return bond maupun stock. Return stock mempunyai shared variation yang terkait dengan 3 stock-market factor, dan mereka dihubungkan dengan return bond melalui shared variation dalam 2 term-structure factor. Selanjutnya kita akan menguji seberapa baik premi rata-rata dari kelima factor resiko menjelaskan cross-section dari return rata-rata bond dan stock.

5.1.      The cross-section of average stock returns

5.1.1.   RM-RF

Berdasarkan tabel 9a, jika RM-RF adalah satu-satunya variable expalanatory, maka regresi menghasilkan intercept yang besar. Intercept berkorelasi dengan ME dan BE/ME.

5.1.2.   SMB dan HML

Regresi dengan SMB dan HML sebagai variable explanatory juga menghasilkan intercept yang besar (sekitar 0.5% per month) dengan standard error mendekati 2. SMB dan HML tidak menjelaskan rata-rata premi dari return stock melebihi return dari one-month bill.

5.1.3. RM-RF, SMB, dan HML

Menambahkan excess market return ke dalam regresi SMB dan HML mendorong intercept untuk bergerak mendekati 0. Intercept mendekati 0 menyatakan bahwa regresi yang menggunakan RM-RF, SMB, dan HML dapat dengan baik menjelaskan cross-section pada return rata-rata stock. ME dan BE/ME dapat menjelaskan perbedaan return rata-rata stock, tapi market factor dibutuhkan untuk menjelaskan mengapa return stock secara rata-rata di atas rate dari one-month bill.

5.1.4.   TERM dan DEF

Menambahkan TERM dan DEF pada regresi stock hampir tidak ada pengaruhnya pada intercept yang dihasilkan oleh 3 stock-market factor. Rendahnya return rata-rata TERM dan DEF membuat 2 term-structure factor tersebut tidak dapat banyak menjelaskan cross-sectional variation dalam return rata-rata stock.

5.2.      The cross-section of average bond returns

Pada tabel 9b, semua regresi menunjukkan bahwa intercept sangat kecil dan mendekati 0, sehingga TERM dan DEF adalah variable yang sangat dominan pengaruhnya pada variasi return bond.

5.3.      Joint tests on the regression intercept

Tabel 9c menunjukkan F-tests yang menyatakan bahwa test menolak hipotesis bahwa return dari term-structure, TERM dan DEF, cukup untuk menjelaskan return rata-rata dari bond dan stock pada level 0.99. Hal ini menyimpulkan bahwa return rata-rata TERM dan DEF yang rendah tidak dapat menjelaskan cross-section dari return rata-rata stock. F-test juga menolak hipotesis bahwa RM-RF cukup untuk menjelaskan return rata-rata pada level 0.99. Sehingga, excess market return tidak dapat menjelaskan efek ME dan BE/ME terhadap return rata-rata stock. Jika menggunakan F-test, 3 stock-market factor, RM-RF, SMB, dan HML menghasilkan intercept yang paling baik.

6.         Diagnostic

6.1.      The predictability

Ada bukti bahwa return stock dan bond dapat diprediksi menggunakan: (a) dividend yield (D/P), (b) sebaran low-grade over high-grade bond yield (default spreads, DFS), (c) sebaran long-term over short-term bond yield (term spreads, TS), dan (d) short-term interest rates.

–         D/P adalah dividen dari value-weighted portfolio stock untuk tahun yang berakhir dalam bulan t dibagi dengan nilai portofolio pada akhir t.

–         DFS adalah perbedaan pada akhir bulan t antara yield market portfolio dari corporate bond dengan yield dari long-term government bond.

–         TS adalah perbedaan antara yield dari long-term government bond pada akhir bulan t dan rate dari one-month bill, RF (t).

ep (t+1)            = k0 + k1 D(t) / P(t) + k2 DFS(t) + k3 TS(t) + k4 RF(t) + ηp (t+1)

Perkiraan pada persamaan di atas tidak menghasilkan bukti bahwa residual dari 5-factor-time-series-regression dapat diprediksi. Dalam 32 regresi, 15 menghasilkan nilai R2 negatif. Hanya 4 yang menghasilkan R2 lebih dari 0.01 dan paling besar adalah 0.03. Dari 128 (32×4) slope dalam regresi residual, 10 mempunyai standard error 2 yang dipecah antara nilai positif dan negative.

6.2.      January seasonal

Roll (1983) dan Kelvin (1983) menyatakan bahwa return stock, terutama stock kecil, cenderung lebih tinggi pada bulan Januari. Sudah menjadi standar penelitian untuk memasukkan January effect dalam asset-pricing model.

Tabel 10 menunjukkan dari return pada variable dummy (bulan Januari = 1, bulan lain = 0). Intercept regresi adalah return rata-rata dari bulan non-Januari, dan slope pada dummy adalah perbedaan antara return rata-rata bulan Januari dan non-Januari.

Tabel 10 menunjukkan bahwa ada pengaruh January seasonal dalam excess stock return dan pengaruhnya terkait dengan size (korelasi negative) dan BE/ME (korelasi positif). Semua slope dari dummy Januari lebih dari 2.92% per month, dan mempunyai standard error lebih dari 2 pada 2 quintiles terkecil.

Untuk bond, slope untuk dummy Januari meningkat dari Aaa ke LG portfolio. Extra return untuk bulan Januari adalah 0.86%, 1.14%, dan 1.56% per month pada A, Baa, dan LG dengan standard error paling kecil adalah 1.94.

Dummy Januari juga berpengaruh terhadap factor resiko. Tabel 10 menunjukkan (kecuali TERM), factor resiko mempunyai extra January return lebih dari 1% per month dengan standard error paling kecil 1.67. Pengaruh January seasonal dalam ME dan BE/ME sangatlah kuat. Rata-rata return SMB dan HML pada bulan Januari sebesar 2.74% dan 2.29% per month (lebih besar daripada bulan lain) dengan standard error 4.96 dan 4.70.

Kesimpulannya, tabel 10 menunjukkan bahwa January seasonal pada factor resiko menyerap variasi seasonal dalam return bond dan stock.

6.3.      Split-sample tests

Kita memecah stocks dalam tiap 25 ME-BE/ME portfolio kedalam 2 grup. Grup yang satu digunakan untuk membentuk 25 dependent value-weighted portfolio return untuk regresi time-series, dan grup yang lain digunakan untuk membentuk half-sample versions dari explanatory return, RM-RF, SMB, dan HML. Hasil analisis menyatakan bahwa untuk kedua regresi dari excess return untuk 25 ME-BE/ME portfolio pada joint version (RM-RF, SMB, dan HML) adalah sama dengan hasil full-sample pada tabel 6 dan 9. Slope dari RM-RF, SMB, dan HML dalam split-sample mendekati slope pada tabel 6, dan intercept juga relatif sama dengan full-sample dari three-factor regression pada tabel 9 (mendekati 0). Pendek kata, split-sample regression menyatakan bahwa ada factor resiko dalam return yang terkait dengan ME dan BE/ME, serta menyatakan bahwa market, size, dan BE/ME factor menunjukkan cross-section dari return rata-rata stock. Karena meskipun regresi split-sample dari three-factor menghasilkan R2 yang tinggi (>0.88) namun lebih rendah dari tabel 6 (>0.9), F-tests untuk hipotesis zero-intercept pada regresi split-sample lebih lemah dibanding pada regresi dengan full-sample.

6.4.      Portfolios formed on E/P

Tabel 11 menunjukkan ringkasan statistic dari regresi one-factor (RM-RF) dan three-factor (RM-RF, SMB, dan HML) untuk portofolio yang dibentuk berdasarkan earning/price (E/P) dan dividend/price (D/P).

Untuk nilai E/P positif, intercept meningkat dari -0.20% per month (t = -2.35) untuk nilai E/P paling rendah ke 0.46% (t = 3.69) untuk nilai E/P paling tinggi. Market β untuk positif E/P semua mendekati 1.0, sehingga regresi one-factor tidak dapat menjelaskan korelasi positif antara E/P dan return rata-rata.

Pada regresi three-factor, nilai intercept berkisar antara 0.1 hingga 0 (t = -0.12 sampai t = 1.01). Regresi three-factor mempunyai nilai E/P yang meningkat dikarenakan factor HML (-0.50 sampai 0.67). E/P portfolio menghasilkan spread yang kuat dalam return rata-rata yang dijelaskan oleh 3 faktor resiko dalam return stock.

Kesimpulannya: (a) ada factor-faktor resiko dalam return stock yang terkait dengan ME dan BE/ME, (b) RM-RF, SMB, dan HML, menunjukkan cross-section pada return rata-rata stock.

6.5.      Portfolio formed on D/P

Intercept dari regresi one-factor meningkat dari nilai D/P terendah hingga tertinggi. Hal ini menunjukkan bahwa pre-tax return pada D/P yang tinggi haruslah tinggi untuk menyamakan after-tax risk-adjusted return. Sedangkan pada regresi three-factor, intercept mendekati nilai 0 dan tidak berkorelasi dengan D/P. Return rata-rata yang meningkat pada D/P positif dikarenakan factor HML (-0.48 hingga 0.54). Dapat disimpulkan bahwa RM-RF, SMB, dan HML menunjukkan cross-section pada return rata-rata stock.

7.         Interpretation and application

Paper ini mempelajari factor-faktor resiko dalam return stock dan bond serta menguji apakah resiko-resiko ini menunjukkan cross-section pada return rata-rata. Ada paling sedikit 5 faktor dalam return. 3 stock-market factor yang menghasilkan variasi dalam return stock. Kecuali low-grade corporate bond, stock-market factor memiliki peranan yang tidak begitu kuat dalam return government dan corporate bond. Stock dan bond market terhubung melalui 2 term-structure factor.

7.1.      Interpretation

Tabel 8 menunjukkan regresi dengan menggunakan RMO, SMB, HML, TERM, dan DEF untuk menjelaskan return stock dan bond yang menyediakan ringkasan yang bagus dari peranan terpisah 5 faktor dalam volatilitas return dan dalam cross-section return rata-rata.

Slope RMO kurang lebih sebesar 1 dengan standard deviasi 3.55% per month, dapat diinterpretasikan bahwa return rata-rata RMO adalah premi stock dan sharing resiko stock-market.

Untuk stock, slope TERM dan DEF adalah sekitar 0.8 dengan standar deviasi 3.02% dan 1.60% per month. Return rata-rata dari TERM dan DEF hanya 0.06% dan 0.02% per month sehingga hampir tidak dapat menjelaskan rata-rata excess return dari stock.

Kecuali untuk low-grade corporate bond, TERM dan DEF menunjukkan hampir semua variasi dalam return bond. Karena slope TERM dan DEF pada corporate bond relatif sama dengan slope pada stock (sekitar 0.8), bisa disimpulkan bahwa stock share hampir seluruh variasi dalam return high-grade corporate bond.

RM-RF pada tabel 7 mempunyai slope yang sama dengan RMO pada tabel 8, sehingga RMO, TERM, DEF, atau pun excess market return tidak dapat menjelaskan perbedaan cross-section yang kuat dalam return rata-rata. Cross-section dijelaskan oleh SMB dan HML.

Slope dari SMB pada tabel 8 melebihi 1.5 dalam quintiles ukuran terkecil dan jatuh sampai sekitar 0.3 dalam quintiles ukuran terbesar. Standard deviasi untuk SMB adalah 2.89% per month. Maka dari itu, factor ME menjadi penting dalam dalam menjelaskan perbedaan/variasi dalam return.

Slope dari HML pada tabel 8 berkisar antara -1 pada nilai BE/ME terendah sampai mendekati 0 pada nilai BE/ME tertinggi. Maka dari itu, factor BE/ME menjadi penting dalam menjelaskan volatilitas dan variasi dari return. Disini dibuktikan bahwa HML, perbedaan antara return pada high- dan low-BE/ME, menunjukkan variasi dari factor resiko yang terkait dengan performance earning.

Kesimpulannya, 5 faktor dapat dengan baik menjelaskan: (a) variasi dalam return bond dan stock, dan (b) cross-section pada return rata-rata.

7.2.      Application

Pada prinsipnya, hasil dari paper ini dapat digunakan dalam segala hal yang membutuhkan estimasi expected return dari stock. Yaitu:

  1. memilih portofolio; dengan regresi dari kelima factor, kita dapat menggunakan slope dan premi rata-rata dari factor-faktor tersebut untuk mengestimasi expected return dari portofolio-portofolio.
  2. evaluasi performance portofolio: dengan membandingkan return yang diperoleh oleh manager investasi dengan intercept-nya.
  3. mengukur abnormal return
  4. memperkirakan cost of capital: dengan mengestimasi expected return dari sekuritas sebuah perusahaan.
Kategori:Tak Berkategori
  1. Belum ada komentar.
  1. No trackbacks yet.

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

%d blogger menyukai ini: