Suitability of the Fama & French Five-Factor Model in European Stock Markets (2014-2023) : A decade of statistical analysis across 32 European portfolios
Martela, Elmo (2024-04-05)
Suitability of the Fama & French Five-Factor Model in European Stock Markets (2014-2023) : A decade of statistical analysis across 32 European portfolios
(05.04.2024)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
avoin
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024040815430
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2024040815430
Tiivistelmä
The operating environment of financial markets has undergone significant changes in the recent decade, including the impact of events such as the COVID-19 pandemic and a substantial shift in interest rates. These changes have led to fundamental changes in the market environment. The five-factor model by Fama and French (2015) is one of the newest widely noticed asset pricing models which was developed to explain the cross-section of asset returns through factors. Leveraging insights of previous studies and refining the existing three-factor model Fama and French incorporate excess market returns, size, value, profitability, and investment factor to achieve improved explanatory power driving the excess returns of assets. The suitability of these factors can be precisely and comprehensively researched by analyzing portfolios including the elements of the five-factor model. This study aims to determine whether these factors are suitable for explaining the variances in portfolios' excess returns in the changed market environment in European stock markets.
The research delves into the performance of 32 European portfolios. By examining the individual returns of the portfolios and explanatory factors, it is possible to investigate the characteristics of the model's components and deepen our understanding of the selected factors' effectiveness. The model's suitability is first analysed using OLS regression, from which we obtain the degrees of explanation, beta coefficients, and alphas. The regression results suggest a relatively high adjusted degree of explanation, but examining the significance of the factors individually it is revealed that that many of the factors have very limited statistical significance. To deepen our understanding, we use a test developed by Gibbons et al. (1989), also known as the GRS test, to assess the model’s suitability as an explanatory variable of systematic risks. Combining statistical insights from the GRS test with comparisons of the regression results, we can provide objective analysis and multifaceted perspectives on the results.
The results can be interpreted in various ways. The adjusted degree of explanation of the five-factor model suggests that the model has explanation power to the portfolios. However, the GRS test rejects the hypothesis that the five-factor model could capture all underlying systematic risks from the variance of the portfolios’ excess returns. Also, the results for the statistical significance of the factors' beta-values, measured by p-values, were found weak. Nevertheless, the model’s
suitability empirically in the European stock markets has not decreased under the changed market environment and the results were in line with the previous research. Therefore, this research supports previous findings that portfolios' excess returns can be partly explained by the model's factors, but further research into the correct factors should be continued to make the results durable under empirical scrutiny. The model's weak statistical results can also be interpreted as that a factor-based approach may be inappropriate for empirically explaining the variance in excess returns on European stock markets. Rahoitusmarkkinoiden toimintaympäristö on kokenut huomattavia muutoksia viimeisen vuosikymmenen aikana. Vaikuttaviin tekijöihin ovat lukeutuneet COVID-19 pandemia sekä merkittävästi muuttunut korkoympäristö, jotka ovat saaneet aikaan fundamentaalisia muutoksia markkinaympäristössä. Faman ja Frenchin (2015) viisifaktorimalli on yksi uusimmista laajaa huomiota saaneista hinnoittelumalleista, joka kehitettiin selittämään kohde-etuuksien poikkileikkaustuottoja faktorien avulla. Viisifaktorimalli sai inspiraatiota aiemmista tutkimuksista sekä sen avulla uudistettiin jo kehitettyä kolmefaktorimallia ottamalla huomioon markkinoiden ylituotot, sekä kohde-etuuden markkina-arvon, arvostuksen, tuottavuuden sekä investoinnit selittämään ylituottojen varianssia. Näiden faktorien sopivuutta ylituottojen selittäjänä voidaan tarkasti ja kokonaisvaltaisesti tutkia analysoimalla portfolioiden ylituottoja, joiden muuttujina käytetään selittäviä tekijöitä mallin faktoreista. Tämän tutkielman tavoitteena on selvittää, soveltuvatko nämä faktorit portfolioiden ylituottojen varianssien selittäjiksi muuttuneessa markkinaympäristössä eurooppalaisilla osakemarkkinoilla.
Tutkimuksessa tarkastellaan 32 eurooppalaisen portfolion suorituskykyä. Portfolioiden ja selittävien tekijöiden yksittäisiä tuottoja tarkastelemalla voimme tutkia mallin komponenttien ominaisuuksia ja syventää ymmärrystämme valittujen tekijöiden suorituskyvystä. Mallin soveltuvuutta portfolioihin analysoidaan ensiksi OLS-regression avulla, jonka tuloksista saadaan selitysasteet, regressiokertoimet, eli beetat sekä alfat. Regressioanalyysin tulokset viittaavat suhteellisen suureen selitysasteeseen, mutta tarkasteltaessa faktorien tehokkuutta yksilöinä, voidaan havaita monen faktorin tilastollisen selityskyvyn olevan hyvin rajallinen. Syventääksemme ymmärrystä käytämme Gibbonsin ym. (1989) kehittämää testiä, eli GRS-testiä, arvioidaksemme tarkemmin mallin soveltuvuutta systemaattisten riskien selittäjänä. Yhdistämällä GRS-testistä saadut mallin systemaattisten riskien selitysvoiman tulokset OLSregressiosta saatujen tuloksien vertailuun, kyetään muodostamaan monipuolinen ja objektiivinen analyysi mallin soveltuvuudesta portfolioiden ylituottojen varianssin selittäjänä.
Tuloksia voidaan tulkita monella tapaa. Viisifaktorimallia tutkittaessa korjatulla selitysasteella voidaan tulkita viisifaktorimallin omaavan kykyä selittää portfolioiden ylituottojen varianssia. Kuitenkin GRS testi hylkää oletuksen siitä, että viisifaktorimalli kykenisi selittämään kaikkia systemaattisia riskejä ylituottojen varianssista. Myös tulokset yksittäisten faktorien beeta-arvojen tilastollisesta selityskyvystä p-arvoilla mitattuina jäivät heikoiksi. Lisäksi korjatun selitysasteen tulokset ovat vaihtelevia. Mallin tilastollinen kyvykkyys ei kuitenkaan ollut heikentynyt muuttuneessa markkinatilanteessa eurooppalaisilla osakemarkkinoilla ja tulokset vastasivat pitkälti aiempia tutkimustuloksia. Näin ollen tämä tutkimus tukee aiempia tuloksia siitä, että portfolioiden ylituotot voidaan osittain selittää mallin faktoreilla, mutta oikeiden faktorien tutkimusta olisi jatkettava edelleen, jotta tuloksista saataisiin myös empiirisen tarkastelun kestäviä. Myös mallin heikot tilastolliset tulokset voidaan tulkita siten, että faktoripohjainen lähestymistapa saattaa olla riittämätön empiirisesti selittämään ylituottojen varianssia eurooppalaisilla osakemarkkinoilla.
The research delves into the performance of 32 European portfolios. By examining the individual returns of the portfolios and explanatory factors, it is possible to investigate the characteristics of the model's components and deepen our understanding of the selected factors' effectiveness. The model's suitability is first analysed using OLS regression, from which we obtain the degrees of explanation, beta coefficients, and alphas. The regression results suggest a relatively high adjusted degree of explanation, but examining the significance of the factors individually it is revealed that that many of the factors have very limited statistical significance. To deepen our understanding, we use a test developed by Gibbons et al. (1989), also known as the GRS test, to assess the model’s suitability as an explanatory variable of systematic risks. Combining statistical insights from the GRS test with comparisons of the regression results, we can provide objective analysis and multifaceted perspectives on the results.
The results can be interpreted in various ways. The adjusted degree of explanation of the five-factor model suggests that the model has explanation power to the portfolios. However, the GRS test rejects the hypothesis that the five-factor model could capture all underlying systematic risks from the variance of the portfolios’ excess returns. Also, the results for the statistical significance of the factors' beta-values, measured by p-values, were found weak. Nevertheless, the model’s
suitability empirically in the European stock markets has not decreased under the changed market environment and the results were in line with the previous research. Therefore, this research supports previous findings that portfolios' excess returns can be partly explained by the model's factors, but further research into the correct factors should be continued to make the results durable under empirical scrutiny. The model's weak statistical results can also be interpreted as that a factor-based approach may be inappropriate for empirically explaining the variance in excess returns on European stock markets.
Tutkimuksessa tarkastellaan 32 eurooppalaisen portfolion suorituskykyä. Portfolioiden ja selittävien tekijöiden yksittäisiä tuottoja tarkastelemalla voimme tutkia mallin komponenttien ominaisuuksia ja syventää ymmärrystämme valittujen tekijöiden suorituskyvystä. Mallin soveltuvuutta portfolioihin analysoidaan ensiksi OLS-regression avulla, jonka tuloksista saadaan selitysasteet, regressiokertoimet, eli beetat sekä alfat. Regressioanalyysin tulokset viittaavat suhteellisen suureen selitysasteeseen, mutta tarkasteltaessa faktorien tehokkuutta yksilöinä, voidaan havaita monen faktorin tilastollisen selityskyvyn olevan hyvin rajallinen. Syventääksemme ymmärrystä käytämme Gibbonsin ym. (1989) kehittämää testiä, eli GRS-testiä, arvioidaksemme tarkemmin mallin soveltuvuutta systemaattisten riskien selittäjänä. Yhdistämällä GRS-testistä saadut mallin systemaattisten riskien selitysvoiman tulokset OLSregressiosta saatujen tuloksien vertailuun, kyetään muodostamaan monipuolinen ja objektiivinen analyysi mallin soveltuvuudesta portfolioiden ylituottojen varianssin selittäjänä.
Tuloksia voidaan tulkita monella tapaa. Viisifaktorimallia tutkittaessa korjatulla selitysasteella voidaan tulkita viisifaktorimallin omaavan kykyä selittää portfolioiden ylituottojen varianssia. Kuitenkin GRS testi hylkää oletuksen siitä, että viisifaktorimalli kykenisi selittämään kaikkia systemaattisia riskejä ylituottojen varianssista. Myös tulokset yksittäisten faktorien beeta-arvojen tilastollisesta selityskyvystä p-arvoilla mitattuina jäivät heikoiksi. Lisäksi korjatun selitysasteen tulokset ovat vaihtelevia. Mallin tilastollinen kyvykkyys ei kuitenkaan ollut heikentynyt muuttuneessa markkinatilanteessa eurooppalaisilla osakemarkkinoilla ja tulokset vastasivat pitkälti aiempia tutkimustuloksia. Näin ollen tämä tutkimus tukee aiempia tuloksia siitä, että portfolioiden ylituotot voidaan osittain selittää mallin faktoreilla, mutta oikeiden faktorien tutkimusta olisi jatkettava edelleen, jotta tuloksista saataisiin myös empiirisen tarkastelun kestäviä. Myös mallin heikot tilastolliset tulokset voidaan tulkita siten, että faktoripohjainen lähestymistapa saattaa olla riittämätön empiirisesti selittämään ylituottojen varianssia eurooppalaisilla osakemarkkinoilla.