Fama 和 French（市場溢價）因素

目前我正在使用 Fama 和 French 3 因子模型來解釋使用 2000 年至 2017 年的月度回報的共同基金的表現。

我使用兩個市場代理：(1) RM-RF，直接從 Kenneth French 網站獲得。

(2) Wilshire 5000-RF，從彭博終端獲得。

RF 是 1 個月的美國國庫券。

出於某種原因，當我執行回歸時，使用 (2) Wilshire 5000 作為市場代理的 R 平方高於使用 (1) RM 作為市場代理時的 R 平方。

兩個代理之間的相關係數為 0.93，這表明存在差異（可能在 Fama 和法國市場代理的構成上）。

我只是想知道這兩個市場代理之間是否存在任何技術差異？

如果 RM 是美國所有可投資股票的加權值，則相對於 Wilshire 5000，相關係數應遠高於 0.93。

謝謝。

更新

我下載了 WFIVX（威爾希爾 5000 指數基金）的回報系列，並從 Ken French 的網站（2000 年至 2017 年）計算了與 Fama-French 市場回報系列的相關係數為 0.9991！所以我認為你的 .93 計算有問題？

您的月度回報是否在同一時期（即月末 $ t-1 $ 到月底 $ t $ ））。它們是否包括所有發行版等…？

Fama 和 French 如何計算市場回報 (RM)

來自Ken French 的網頁：

Rm-Rf，市場超額收益，所有在美國註冊成立並在 NYSE、AMEX 或 NASDAQ 上市且 CRSP 股票程式碼在 t 月初為 10 或 11 的 CRSP 公司的價值加權收益， t 開始時的良好股票和價格數據，以及 t 減去 1 個月國庫券利率的良好回報數據（來自 Ibbotson Associates）。

CRSP股票程式碼的第一個數字是 1 意味著股票是普通普通股（而不是證書或 ADR 等……）

第 2 位的 CRSP 編碼為：

Code    Definition
0   Securities which have not been further defined.
1   Securities which need not be further defined.
2   Companies incorporated outside the US
3   Americus Trust Components (Primes and Scores).
4   Closed-end funds.
5   Closed-end fund companies incorporated outside the US
8   REIT's (Real Estate Investment Trusts).

這是否與 Fama-French 市場回報相匹配？

基本上是的。

rm自 2000 年以來，以下 SQL 程式碼與 Fama-French 因子（來自他們的網站）的平均絕對差異為 0.4 個基點。

它在 1980 年代初變得更加狡猾，我必須更好地檢查所有細節，但重要的是你可以通過以下方式一直到那裡：

• 僅使用 NYSE、AMEX 和 NASDAQ 股票。
• 只使用普通的普通股（而不是房地產投資信託基金）

我在下麵包含了一些 SQL 程式碼。（它在我的特殊設置上執行，我包括只是為了說明目的……你將無法執行它。）：

SELECT t1.date, SUM(t1.ret * t2.prc * t2.shrout) / SUM(t2.prc * t2.shrout) as vw_ret
FROM (
   SELECT t1.permno, t1.date, t1.ret
   FROM q_stock.msf t1
   JOIN q_stock.mse e on t1.permno = e.permno and e.event = 'NAMES' and e.date <= t1.date and t1.date <= e.nameendt -- join with events file to get share code
   WHERE (exchcd = 1 or exchcd = 2 or exchcd = 3) and t1.date > 20000000 and t1.ret is not null and (shrcd = 10 or shrcd = 11)) t1

JOIN mycrsp.yyyymm_date_link l ON t1.date = l.date
JOIN q_stock.msf t2 ON t1.permno = t2.permno and l.prev_date = t2.date -- lagged by 1 month to get market cap weights
WHERE t2.prc > 0 -- good prior month price data (FF may do more than this)

GROUP BY t1.date
ORDER BY t1.date

（請注意，Fama French 因子具有 RMRF 和 RF，因此要獲得 RM，您需要 RM = RMRF + RF。）

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/35560