2. Provide several key questions about these pervasive market phenomena
- How much variation exists in value and momentum premia across markets and asset classes?
- How correlated are value and momentum returns across these diverse markets and asset classes with different geographines, structures, investor types, and securities?
- What are the economic drivers of value and momentum premia and their correlation structure?
- What is a natural benchmark model for portfolios of global securities across different asset classes?
1. Consistent and ubiquitous evidence of value and momentum return premia across all the markets we study, including
- Government bonds : Value and momentum
- Currencies and commodities : Value
- Value strategies are positively correlated with other value strategies across otherwise unrelated markets
- Momentum strategies across diverse asset classes
- Value and Momentum are negatively correlated with each other within and across asset classes.
...
4. We show that separate factors for value and momentum best explain the data, rather than a single factor, since both strategies produce positive returns on average yet are negatively correlated.
5. We investigate the source of this common global factor structures.
- Modest link - Macroeconomic factor
- Significant evidence - liquidity risk(negatively related with value and positively related with momentum) ==> Value 와 Momentum의 negative correlation 의 일부분은 여기서 나온다고 생각할 수 있다.
- Funding risk - Importance of it increase more and more.
- 이 결과들은 gained by looking across many markets at once
7. 우리가 밝은 단서들이 value and momentum premia의 존재를 설명하는 단서가 된다.
- 예를들어 두 팩터의 강한 음의 상관관계는 두 팩터를 모두 설명할 수 있는 하나의 리스크 요인이 존재할 수 있음을 이야기 해주는 단서가 된다.
- 반대로 이러한 상관관계는 behavioral model의 존재에 대한 단서는 아니다.
9. 논문에서 Value와 Momentum 을 측정하는 방법
- Stock : BE / ME (book to market ratio)
- Book Value의 경우 6개월 lagged to ensure data availability
- Momentum : 과거 12개월 return
- 최근 1개월은 skip which is standard in the momentum literature to avoid the 1-month reversal in stock returns -> 관련논문 참고, liquidity issue 가 있다는데...??
- 다른 asset classes
- Momentum : 다른 asset에서는 최근 1개월을 삭제 하지 않아도 됨(liquidity issue가 적음) 또한 최근 1개월 포함할때 성과 좋음. 하지만 이 논문에서는 equity랑 똑같이 맞춰줌(1개월 삭제) , 보수적
- Value : 주식같은 value 가 없음. 따라서 모든 자산 class에 같은 기준을 적용하기 힘들다.
- country indices : 전 월의 BE/ME ratio for the MSCI index of the country
- 기타 다른 자산 : log of the spot price 5 years ago ( actually, the average spot price from 4.5 to 5.5 years ago) divided by the most recent spot price
- 이렇게 하는게 통계적으로 의미가 있음. 관련 논문 참고.
- 주식 : 시총으로 비율
- 기타 : equal weight
각각은 HIgh - low 로 구성. 비율의 경우 개별 rank - cross-sectional average rank of that signal.
12. 벤치마크 설정
- 개별주식 : 각각 나라 MSCI index
- Country index : world index
- 나머지 자산 : equal-weighted basket of the securities in each asset class
<결론>
1. 모든 주식시장에서 Value 주식의 선전. Japan에서 특히 가장 강
2. 모멘텀 또한 강함. 특히 유럽에서. 일본에서 통계적 유의성이 좀 약함.
3. Value 와 Momentum의 상관관계가 대략 -0.6 정도. 둘다 positive series이기 때문에 둘을 섞으면 매우 좋아질 거라고 예상 가능
4. 일본시장에서 사실 밸류가 상대적으로 매우 강해서 모멘텀이 약한데(코릴은 낮기 때문에) 이런 일본 시장에서도 벨류와 모멘텀을 섞으면 샤프가 더 좋아짐
5. 개별 국가들을 섞어 global portfolio를 만들었을때 샤프가 크게 좋아지지 않는 모습을 볼때, Value 는 Value끼리 Corr 이 높고 Mom은 Mom끼리 Corr이 높다고 생각 가능
6. 모든 자산에 대해서도 포트폴리오를 구성해 봤다.
- 개별 자산의 vol 차이가 매우 크기 때문에 1/vol 로 weight을 줘서 계산 해 봤는데 샤프가 그다지 향상되지 않았다.
- 즉 모든 자산간에 해당 팩터들에서 상관성이 존재 한다는 이야기
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