데이터
이 연구에서는 월별 조정 마감 주가를 사용합니다.각주1 2002년 7월부터 2018년 11월까지의 기간 동안 482개 기업의 데이터 입니다. 본 연구에 사용된 기업은 인도의 거대 시장 지수 중 하나인 봄베이 증권 거래소(BSE)-500의 일부입니다. 대부분의 거래 활동을 다루는 인도 2차 주식 시장. 이는 또한 인도 상장 기업의 시가총액 증가를 설명합니다.
추가 추정 및 분석을 위해 월별 수익률은 월별 주가를 기준으로 계산됩니다. 이 연구에는 시가총액 등 주식의 특성 데이터도 포함됩니다.각주2 (MC), 가격 대비 장부 비율각주3 (P/B). 상기 외에도 BSE-200의 배당수익률 등 거시경제 변수 데이터각주4 지수, 기간스프레드(장기채권수익률과 단기채수익률의 차이), 91일 국채각주5 수율이 연구에 사용되었습니다. 연구에 사용된 데이터는 BLOOMBERG 데이터베이스에서 수집되었습니다.
행동 양식
우리는 과거 초과수익률과 각각 MC와 P/B 비율로 측정되는 규모와 가치 등의 기업 특성을 바탕으로 개별 증권의 단일 분류 포트폴리오를 구성하는 것부터 시작합니다.구글백링크 그런 다음 이중 정렬된 포트폴리오를 구성하여 SMB, LMH 및 WML과 같은 모방 포트폴리오에 도달합니다(이러한 약어에 대한 정의는 이후 섹션에 표시됨). 모멘텀 수익률과 거시경제 변수를 고려하여 다음 이중 정렬 세트를 수행하여 거시경제 변수가 모멘텀 수익률에 미치는 영향을 조사합니다.
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