Đang tải... (xem toàn văn)
Tiểu luận quản trị rủi ro 198 Chen Roll Ross – Economic Forces and the Stock Market Giá tài sản được cho là phản ứng nhạy cảm với tin tức kinh tế. Kinh nghiệm hằng ngày dường như ủng hộ quan điểm rằng giá tài sản riêng lẻ bị ảnh hưởng bởi một loạt các sự kiện bất ngờ và trong vài sự kiện đó có ảnh hưởng lớn hơn lên tài sản hơn các sự kiện khác.
198- Chen Roll Ross – Economic Forces and the Stock Market. I. Giới thiệu Giá tài sản được cho là phản ứng nhạy cảm với tin tức kinh tế. Kinh nghiệm hằng ngày dường như ủng hộ quan điểm rằng giá tài sản riêng lẻ bị ảnh hưởng bởi một loạt các sự kiện bất ngờ và trong vài sự kiện đó có ảnh hưởng lớn hơn lên tài sản hơn các sự kiện khác. Phù hợp với khả năng của các nhà đầu tư đến sự đa dạng hóa, mô hình lý thuyết hiện đại đã tập trung có tính hệ thống” hoặc có tính lan tỏa rộng các ảnh hưởng là nguồn gốc của rủi ro. Kết luận chung của lý thuyết là thành phần bổ sung của tỷ suất sinh lợi dài hạn được đòi hỏi và đạt được bất cứ khi nào một tài sản cụ thể bị ảnh hưởng bởi thông tin thông tin kinh tế có hệ thống và không có phụ trội thêm được kiếm bằng cách chịu đựng rủi ro do có những thay đổi toàn cầu về kinh tế Bài báo này kiểm tra liệu những thay đổi bất ngờ trong các biến số vĩ mô có rủi ro nhận được trong thị trường chứng khoán hay không. Lý thuyết tài chính gợi ý rằng biến số kinh tế vĩ mô nên có ảnh hưởng hệ thống đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán : chênh lệch giữa lãi suất ngắn hạn và dài hạn,lạm phát kỳ vọng và ngoài kỳ vọng, sản lượng công nghiệp,chênh lệch giữa trái phiếu tín nhiệm cao và tín nhiệm thấp. Chúng tôi thấy rằng các nhân tố này có ảnh hưởng đáng kể tới giá. Hơn nữa, cả danh mục dầu tư thì trường và tổng cầu điều được định giá riêng. Chúng tôi cũng thấy rằng rủi ro giá dầu cũng không có ảnh hưởng tới thị trường chứng khoán. Bài nghiên cứu của chúng tôi nhằm giải quyết các vấn đề trên. Trong phần II, một hướng dẫn lý thuyết đơn giản để giúp chọn biến trạng thái của nền kinh tế. Trong phần III, chúng tôi giới thiệu dữ liệu và giải thích kỹ thuật sử dụng phương pháp unanticipated movements (luồng luân chuyển không được dự tính) trong biến sô trạng thái được đề xuất. Phần IV tìm hiểu liệu liệu sự trình bày biến trạng thái có hệ thống có giải thích được tỷ suất sinh lợi kỳ vọng. vì thay thế cụ thể cho ảnh hưởng giá của biến trạng thái được nhận biết bởi mô hình lý thuyết đơn giản,Phần IV cân nhắc giá trị và chỉ số thị trường, một chỉ số của hàng tiêu dùng, một chỉ số của giá dầu. Phần V tóm tắc ngắn gọn một vài gợi ý và kết quả cho nghiên cứu tương lai. II.Lý thuyết Không tồn tại lý thuyết nào đồng ý mối quan hệ giữa thị trường tài chính và kinh tế vĩ mô. Tuy nhiên giá thị trường luôn được cân nhắc như là sự phản ứng đến nguồn lực bên ngoài. (Măc dù chúng có phản ứng lên các biến khác). Nó cho thấy tấc cả các biến là nội sinh in some ultimate sense. Chỉ những nguồn lực tự nhiên như sao băng động, động đất là ngoại sinh với nền kinh tế thế giới. Nhưng để dựa trên mô hình định giá tài sản lên những yếu tố vật lý có hệ thống là quá xa so với khả năng hiện tại. Mục tiêu là Our present goal is merely to model equity returns as functions of macro variables and nonequity asset returns. Dó đó, pp sẽ đưa biến thị trường chứng là nội sinh, quan hệ với thị trường khác. • Không tồn tại những lý thuyết nào thoả đáng nói về mối liên hệ đồng biến giữa thị trường tài chính và kinh tế vĩ mô. • Chỉ những biến số trạng thái kinh tế cơ bản sẽ ảnh hưởng đến giá của tổng thể thị trường chứng khoán. Bât kì biến số có hệ thống tác động đến người đầu cơ giá của nền kinh tế hoặc cổ tức cũng sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi từ việc đầu tư chứng khoán • Tranh luận rằng tiềm ẩn trong lý thuyết cấu trúc vốn, chỉ duy nhất biến trạng thái kinh tế cơ bản sẽ ảnh hưởng đến giá của tổng thể thị trường chứng khoán. . Bât kì biến số có hệ thống tác động đến người đầu cơ giá của nền kinh tế hoặc cổ tức cũng sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi từ việc đầu tư chứng khoán Giá chứng khoán có thể được viết dưới dạng cổ tức kỳ vọng được chiết khấu: C là cổ tức kỳ vọng và k là lãi suất chiết khấu. Điều này ám chỉ rằng tỷ suất sinh lợi thực tế trong bất kỳ giai đoạn nào được xác định bởi Nguồn lực hệ thống mà ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi là yếu tố chiếc khấu thay đổi, k, dòng tiền mặt kỳ vọng, E(c). Tỷ lệ chiết khấu là tỷ lệ trung bình theo thời gian, Nó thay đổi cả về mức độ và nó sẽ thay đổi khác nhau ở các kỳ đáo hạn khác nhau, thay đổi bất ngờ trong tỷ lệ lãi suất rủi ro do đó ảnh hưởng đến giá, thông qua ảnh hưởng của chúng lên giá trị dòng tiền mặt tương lai và chúng sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi. Tỉ lệ chiết khấu cũng sẽ phụ thuộc vào phần bù rủi ro, do đó, sự thay đổi bất ngờ trong phần bù sẽ ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi • Dòng tiền kỳ vọng thay đổi bởi cả những yếu tố thực và danh nghĩa. Sự thay đổi trong tỉ lệ lạm phát kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến dòng tiền kỳ vọng cũng như tỉ lệ lãi suất danh nghĩa Dòng tiền kỳ vọng thay đổi bởi cả những yếu tố thực và danh nghĩa. Sự thay đổi trong tỉ lệ lạm phát kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến dòng tiền kỳ vọng cũng như tỉ lệ lãi suất danh nghĩa a. Khi sự đo lường phần bù rủi ro không bù đắp được sự không chắc chắn của sản xuất công nghiệp, sự gia tăng trong tỉ lệ sản xuất sẽ có một ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. III. Cấu trúc các yếu tố kinh tế. Đầu tiên tác giả đề xuất một bộ các biến kinh tế ngoại sinh có ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán. Xác định và ước tính xu hướng của mô hình hồi quy, trong đó phần dư ra của mô hình là các nhân tố kinh tế không dự kiến được . Bằng cách tiếp cận theo chuỗi thời gian , từ các dự báo đáng kể các biến kinh tế vĩ mô sẽ cho thấy những tác động chậm đến tỷ suất sinh lợi thị trường chứng khoán Bằng những phân tích về giá, tác giả sử dụng gián tiếp biến ảnh hưởng chậm đến TTCK để giải thích tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục đầu tư Tác giả xây dựng các chuỗi thời gian để nghiên cứu, để khám phá những ảnh hưởng của các biến kinh tế ngoại sinh đến giá Quy ước cách thức áp dụng các chuỗi thời gian như sau: Trong suốt bài nc chúng tôi quy ước ký hiệu thời gian áp dụng cho kết thúc chuổi thời gian. Thời kỳ chuẩn là 1 tháng, do đó E(It-1) giải thích kỳ vọng nhận được của nhà đầu tư tại tháng t-1, tuỳ thuộc vào thông tin cuối tháng t-1. x (t) giải thích biến x vào tháng t, hoặc sự tăng trưởng thường xuyên từ cuối tháng t-1 đến cuối tháng t. * Bảng tổng hợp các biến Ký hiệu Biến Cách xác định hoặc nguồn gốc Những biến cơ bản I Inflation Sự khác nhau theo hàm logarit của CPI ở Mỹ TB Treasury-bill rate Tỉ suất sinh lợi cuối kỳ của Tín Phiếu kỳ hạn 1 tháng LGB Long-term government bonds Tỉ suất sinh lợi của TP chính phủ dài hạn 1958-78: Ibbotson và Sinquefield (1982) 1979-83: CRPS IP Industrial production Sản lượng công nghiệp trong tháng (Khảo sát các DN hiện nay) Baa Low-grade bonds Tỉ suất sinh lợi của TP xếp hạng từ Baa trở xuống 1953-77: Ibbotson (1979) 1978-83: tự xây dựng Ký hiệu Biến Cách xác định hoặc nguồn gốc Những biến cơ bản EWNY Equally weighted equities Tỉ suất sinh lợi của danh mục đầu tư có trọng số bằng nhau Equally weighted equities của những chứng khoán trên NYSE (CRPS) VWNY Value-weighted equities Tỉ suất sinh lợi của danh mục đầu tư có trọng số Value-weighted equities của những chứng khoán trên NYSE (CRPS) CG Consumption Tốc độ tăng trưởng của tiêu dùng bình quân đầu người (Hansen và Singleton (1982); Khảo sát các DN hiện nay) OG Oil prices Sự khác nhau theo hàm logarit của chỉ số giá sản xuất/dầu thô (thống kê của Cục Lao động) Ký hiệu Biến Cách xác định hoặc nguồn gốc Những biến mở rộng MP(t) Monthly growth, industrial production IP(t - 1)] YP(t) Annual growth, industrial production log e [IP(t) - / IP(t - 12)] E[I(t)] Expected inflation Fama và Gibbons (1984) UI(t) Unexpected inflation I(t) – E[I(t)│ t – 1] RHO(t) Real interested (ex post) TB(t-1) – I(t) DEI(t) Change in expected inflation E[I(t+1)│t] – E[I(t)│t-1] URP(t) Risk premium Baa(t) – LGB(t) UTS(t) Term structure LGB(t) – TB(t-1) A. Sản lượng công nghiệp • MP(t) - Chuỗi cơ bản là tốc độ tăng trưởng sản lượng công nghiệp Mỹ. - Dữ liệu được lấy từ cuộc khảo sát các Dnghiep. - IP(t): tỉ lệ sản lượng công nghiệp trong tháng t. - MP(t): Tốc độ tăng trưởng hàng tháng MP(t) = log e IP(t) - log e IP(t - 1), Do IP(t) là dòng sản lượng công nghiệp trong tháng t, MP (t) đo lường sự thay đổi trong sản lượng công nghiệp sẽ bị trễ 1 phần của tháng. Để làm biến này đồng thời với các biến khác, khi thống kê, sẽ sử dụng dữ liệu trước 1 tháng. • YP (t) - YP(t): Tốc độ tăng trưởng hàng năm YP(t) = log e IP(t) - loge IP(t - 12) Lý do cần xem xét đến YP(t) là do thị trường chứng khoán có liên quan đến các hoạt động sản xuất công nghiệp trong dài hạn. Tỉ suất sinh lợi hàng tháng của chứng khoán có thể không có tương quan cao với những thay đổi sản lượng sản xuất công nghiệp trong tháng hiện tại, dù những thay đổi này có thể chứa đựng các thông tin cho việc định giá. Thay đổi giá cổ phiếu trong tháng này, có thể dự đoán sự thay đổi trong sản lượng công nghiệp dự đoán cho nhiều tháng trong tương lai. -Khi thống kê sẽ dẫn biến này 1 năm, tương tự như biến sử dụng trong Fama (1981) ??? -Do có sự trùng lắp về dữ liệu, YP(t) có tính tự tương quan cao. 1 quy trình được thực hiện để dự báo YP(t) kỳ vọng và chuỗi những thay đổi không lường trước trong YP(t), và những thay đổi trong kỳ vọng được kiểm định về sự ảnh hưởng cúa nó lên việc định giá. -Chuổi kết quả cho sản xuất nguyên liệu thô không rõ rệt, nên chúng được loại khỏi phân tích. B. Lạm phát • lạm phát ngoài kỳ vọng (Unanticipated inflation) UI(t) = I(t) - E[I(t)/t - 1], - I(t): sự thay khác biệt trong log CPI hàng tháng - đầu tiên trong thời kỳ t. - Chuỗi lạm phát kỳ vọng E[I(t)/t - 1] cho giai đoạn 1953-1978 được lấy từ Fama & Gibons (1984). - RHO(t): Lãi suất thực hậu nghiệm thời kỳ t (Sau khi hết 1 năm, nhìn lại LS của năm đó, gọi là LS thực hậu nghiệm) - TB (t-1): Lãi suất tín phiếu đã biết ở cuối thời kỳ t-1 và ấp dụng cho thời kỳ t - Phương trình fisher : TB(t - 1) = E[RHO(t)/t - 1] + E[I(t)/t - 1]. - TB(t-1) – I(t) đo lường tỉ suất sinh lợi thực nhận được của tín phiếu trong kỳ. Từ phân tích time-series của biến này, Fama và Gibbons 1984 xây dựng time – series cho E[RHO(t)/t - 1] Lạm phát kỳ vọng: E[I(t)/t - 1]=TB(t - 1) -E[RHO(t)/t - 1] : Trừ lãi suất thực kỳ vọng ra khỏi lãi suất tín phiếu. • DEI: Thay đổi trong lạm phát kỳ vọng DEI(0 = E[I(t + 1)/t] - E[I(t )/t-1] Biến này được viết cho thời kỳ t do ở cuối tháng t-1 nó chưa được xác định. DEI(t) không có trung bình bằng 0, dưới giả định lạm phát kỳ vọng theo biến này có thể được coi là một thay đổi và nó không đại diện biến UI. Điều này có thể xảy ra bất cứ khi nào dự báo lạm phát bị ảnh hưởng bởi các yếu tố kinh tế khác nhiều hơn là các sai số dự báo trong quá khứ. C. Phần bù rủi ro UPR= “Baa and under” bond portfolio return (t) – LGB (t) LGB(t): tỉ suất sinh lợi trên danh mục trái phiếu chính phủ dài hạn theo Ibbotson & Sinquefield (1982) cho giai đoạn 1953-1978. Từ năm 1979 đến 1983, LGB (t) được lấy từ dữ liệu của trung tâm nghiêm cứu giá chứng khoán (CRSP). UPR không phải là sự thay đổi, đây là sự khác biệt giữa hai chuỗi tỉ suất sinh lợi, ta có thể em đây là nhân tố không dự kiến được và sử dụng như một nhân tố kinh tế. Chuỗi tỉ suất sinh lợi của trái phiếu low-grade được tính cho trái phiếu công ty ko chuyển đổi, được lấy từ R.G.Ibbotson và company cho gai đoạn trước 1977. Mô tả chi tiết về mẫu nghiên cứu theo Ibbotson 1979. Chuỗi dư liệu trái phiếu được mở rộng đến 1983 bằng cách chọn 10 trái phiếu có mức xếp hạng dưới mức Baa vào tháng 1/1966. Đến năm 1978 những trái phiếu này vẫn ở mức dưới Baa, nhưng thời gian đáo hạn đã ngắn hơn chuỗi trái phiếu chính phủ dài hạn. 10 trái phiếu này sẽ được ghép với 3 trái phiếu bị bỏ qua trong chuỗi của Ibbotson series vào cuối năm 1978 để tạo ra danh mục trái phiếu low- grade cho 13 trái phiếu. Tỉ suất sinh lợi của danh mục này sau đó được sử dụng để mở rộng chuỗi UPR từ sau 1977 đến 1983. 2 khó khăn với chuỗi dữ liệu là xếp hạng có ảnh hưởng của mức lạm phát khá lớn từ giữa những năm 1950 và chuỗi low-grade bao gồm cả các trái phiếu chưa được xếp hạng.??? Biến UPR sẽ có trung bình bằng 0 trong điều kiện không quan tâm đến rủi ro (Rish neutral: nhà đầu tư chỉ quan tâm đến tỉ suất sinh lợi mà ko quan tâm đến rủi ro). Và nó sẽ là cách đo lường trực tiếp cho độ không ưa thích rủi ro và rủi ro tiềm ẩn trong việc định giá. Chúng tôi hy vọng rằng, UPR sẽ phản ánh những thay đổi ko mong đợi mức độ không ưa thích rủi ro và rủi ro tiềm ẩn trong định giá thị trường của cổ phiếu. D. Biến cấu trúc kỳ hạn Theo giải thích cấu trúc kỳ hạn thì thông thường lãi suất dài hạn thường cao hơn lãi suất ngắn hạn. Tuy nhiên vẫn có trường hợp bất thường xảy ra ngược lại, lãi suất ngắn hạn lại cao hơn lãi suất dài hạn, nguyên nhân để xảy ra sự bất thường này là do sự kỳ vọng của NĐT, chLýính là phụ thuộc vào sự ưa thích rủi ro của NĐT. Nếu nhà NĐT bàng quan với rủi ro, thì họ sẽ ko thích mạo hiểm, bao h cũng mong muốn kết quả chắc chắn vì thế tác giả đề ra giả định về bàng quan rủi ro nhằm cách ly những ảnh hưởng của cấu trúc kỳ hạn thuần túy Biến URP được sử dụng để đo lường những biến động của sự sợ rủi ro E. Biến chỉ số thị trường Bởi vì hầu hết các nhân tố kinh tế vĩ mô có những đặc tính rất nhạy cảm thường đạt tới giá trị trung bình trong thời gian dài nên trong một thời gian ngắn như 1 tháng thì những nhân tố của nền kinh tế vĩ mô không thể có những ảnh hưởng lên những thông tin sẵn có trên thị trường. Hay nói một cách khác, giá cổ phiếu phản ứng rất nhanh đối với các thông tin công khai. Những tác động đó đã khẳng định rằng ít nhất tỷ suất sinh lợi thị trường có mối quan hệ rất chặt chẽ với các nhân tố kinh tế vĩ mô. Chính vì điều này mà trong dự đoán của nhóm tác giả là khám ra mối liên hệ chặt chẽ giữa TSSL của các chỉ số thị trường trong dài hạn với các TSSL của DM Cổ phiếu khác hơn là mối quan hệ giữa TSSL DM và các biến nhân tố kinh tế vĩ mô quan trọng. Để đo lường sự ảnh hưởng của biến động giá của các chỉ số thị trường truyền thống thì nhóm tác giả sử dụng 2 biến: EWNY- Equally weighted equities :Lợi nhuận của danh mục đầu tư có trọng số bằng nhau của những chứng khoán trên NYSE (CRPS) VWNY- Value-weighted equities: Lợi nhuận của danh mục đầu tư có trọng số của những chứng khoán trên NYSE (CRPS) 2 biến này sẽ phản ánh thông tin thực tế trong chuỗi sản xuất công nghiệp và những ảnh hưởng danh nghĩa của biến lạm phát F. Biến Tốc độ tăng trưởng của tiêu dùng bình quân đầu người CG là tỷ lệ phần trăm thay đổi tiêu dùng thực, là một trong những nhân tố của nền kinh tế vĩ mô, được tính trên bình quân đầu người của tiêu dùng thực điều chỉnh theo mùa CITIBASE CG từ tháng 1/1959 đến tháng 12/1983 được mở rộng từ số liệu của Lars Hansen trong khoảng thời gian năm 1979. Mô tả chi tiết cấu trúc của nó có thể tìm thấy trong Hansen và Singleton (1983) G. Giá dầu Giá dầu luôn là một nhân tố cực kỳ quan trọng của kinh tế vĩ mô tác động đến giá và TSSL thị trường CK Biến OG được tính bằng hàm logarit của chỉ số giá sản xuất/dầu thô (thống kê của Cục lao động). hay chính là sự khác nhau theo hàm logarit thực của chỉ số sản xuất/dầu thô hàng tháng H. Biến thống kê vĩ mô đặc trưng Bảng 2 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến. Symbol EWNY VWNY MP DEI UI UPR UTS A. January 1953-November 1983 VWNY .916 MP .103 .020 DEI 163 119 .063 UI 163 112 067 .378 UPR .105 .042 .216 .266 .018 UTS .227 .248 159 394 103 752 YP .270 .270 .139 © Ọ r 1 1 .113 .099 B. January 1953-December 1972 VWNY .930 MP .147 .081 DEI 130 122 .020 UI 081 021 203 .388 UPR .265 .214 .213 .068 - .072 UTS .110 .108 059 210 041 688 YP .260 .238 .128 013 032 .128 .063 c. January 1973-December 1977 VWNY .883 MP .022 118 DEI 314 263 .004 UI 377 352 004 .505 UPR .341 .231 .227 .032 - .289 UTS .217 .313 350 - .280 .026 554 YP .335 .361 .107 124 334 .221 .174 D. January 1978-November 1983 VWNY .937 MP .092 010 DEI 143 073 .169 UI 055 024 .168 .375 UPR 275 319 .248 .458 .259 UTS .424 .431 277 512 239 890 YP .269 .261 .193 .053 .247 .018 .115 Có 4 thời kỳ trong đó thời lỳ A là lớn nhất gồm tất cả 371 tháng từ tháng 1 năm 1953 đến tháng 12 năm 1983 - Tương quan mạnh nhất là giữa UPR và UTS, đúng như kỳ vọng bởi cả 2 đều sử dụng biến LGB(t) (lợi nhuận của trái phiếu chính phủ dài hạn) để tính toán -> làm cho tác động từng nhân tố riêng lẻ đến những biến này yếu đi - YP và MP thì tương quan với nhau và tương quan mạnh với các biến khác, ngoại trừ DEI và UI. - DEI và UI tương quan với nhau bởi vì chúng đều bao gồm EI(t). - Tương quan phủ định giữa DEI và UTS xảy ra bởi lý do tương tự. Bảng 3 thể hiện tự tương quan của các biến Symbol P! 92 p3 p4 P5 p6 p7 P8 P9 Pio Pn Pl2 Adjusted Box/Pierce (24) YP .9615 .8896 .7937 .6838 .5658 .4477 .3290 .2088 .0919 0196 1233 — .2109 1,639 MP - .0990 1711 1204 .0413 .0778 .0241 .0765 .0240 1558 2122 1914 .8030 632.9 DEI - .0432 - .0864 - .0094 0719 .0284 .0130 - .0874 .1662 .1101 - .0290 .0297 .0007 43.33 UI .1804 .1314 .0567 .0483 .0490 0454 0398 .0535 1391 .1536 .1361 .1875 85.50 UPR 1053 .0491 1340 .0882 - .0196 .0422 1297 .0117 0494 - .0733 .0834 .0264 52.81 UTS .0267 - .0052 1637 .0383 .0739 .0750 - .0929 - .0278 .0023 0105 .1693 - .0029 57.15 CG 2458 - .0269 .1190 .0192 - .0460 .0082 .0497 0496 .0121 .0470 .1364 1324 53.06 OG .4088 .2194 .1523 .1613 .0954 .1447 .1594 .0674 .0969 .0976 .0609 - .0038 159.0 EWNY .1447 0133 .0141 .0554 .0518 0213 - .0959 - .0861 .0072 0140 .0043 .0997 40.43 VWNY .0677 - .0223 .0456 .0936 .0909 - .0755 - .0779 - .0258 .0147 0515 - .0320 .0655 37.24 - YP tự tương quan cao. - Những biến khác tự tương quan thấp. - Chuỗi MP có đỉnh trong 12 tháng (lặp lại trong 24 tháng), cảnh báo rằng biến này có tính thời vụ cao. - Sự tự tương quan trong biến trạng thái hàm ý rằng sự tồn tại lỗi trongmô hình hồi quy sẽ làm giảm ý nghĩa thống kê. IV. Các biến kinh tế và định giá tài sản A. Kết quả cơ bản Sử dụng các biến kinh tế ở trên cho thấy tỉ suất sinh lợi của chứng khoán tuân theo mô hình nhân tố. [...]... 1978 -1984 Trong khi chúng tôi đã không phát triển một nền tảng lý thuyết cho những dấu hiệu của biến trạng thái thì ít nhất những dấu hiệu của chúng cũng đáng tin cậy Ý Nghĩa về dấu của các phần bù MP mang dấu dương phản ánh giá trị bảo hiểm chống lại những rủi ro hệ thống trong sản xuất thực UPR có phần bù rủi ro dương vì cá nhân muốn phòng hộ chống lại sự bất ổn gia tăng trong phần bù rủi ro tổng... trong mô hình hồi quy cross section 12., mỗi hồi quy được thực hiện cho 12 tháng tiếp theo, với tỉ suất sinh lợi của tài sản của tháng là biến phụ thuộc Mỗi hệ số từ mô hình hồi quy trên cho thấy 1 ước lượng của phần bù rủi ro tương ứng với các biến số kinh tế và các thay đổi bất ngờ trong biến số kinh tế d Bước b và c được lặp lại cho từng năm của giai đoạn mẫu tạo ra các ước lượng về phần bù rủi ro. .. – r = bc*k trong đó E –r là vector tỷ suất sinh lợi vượt trội, k là đại lượng đo lường phần bù rủi ro, bc là vector của hệ số tiêu thụ Theo lý thuyết trực quan, các cá nhân sẽ điều chỉnh mức tiêu thụ theo thời gian để phòng ngừa cho những thay đổi trong thiết lập cơ hội Ở trạng thái cân bằng, tài sản dao động cùng với mức tiêu thụ, có nghĩa là, khi b c >0 tài sản sẽ giảm giá trị so với những tài sản... nhằm chống lại những biến động trong tiêu thụ (bc