The Low-Beta Anomaly Across Macro Regimes: Evidence from U.S. Equities, 2000–2025
Ladataan...
1.33 MB
suljettu
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Lataukset2
Pysyvä osoite
Verkkojulkaisu
DOI
Tiivistelmä
One of the predictions of the Capital Asset Pricing Model (CAPM) is that there exists a positive and linear relationship between systematic risk and expected return. However, multiple studies have contradicted this. In fact, empirically, there is a large body of evidence that suggests this relationship is not as straightforward. The phenomenon where low-beta stocks yield higher risk-adjusted returns than high-beta stocks is called the low-beta anomaly. The aim of this thesis is to study how this phenomenon has behaved in U.S. equities over 2000–2025.
The research question is: does a portfolio of low-beta stocks yield superior risk-adjusted returns compared to a portfolio of high-beta stocks over 2000–2025, and how does this effect differ in the 2021–2025 period? The full sample has observations for 311 months and the subsample period (2021–2025) for 59. The universe in this thesis is the S&P 500 index, and a total of 1076 unique stocks are analysed. The stock data is retrieved from LSEG Workspace and includes total return indexes, market values and constituent lists.
This analysis includes portfolio sorting in which stocks are grouped into five beta quintiles. The first quintile includes the lowest beta stocks and the fifth, the highest beta stocks. Betas are estimated with rolling 36-month observations with a minimum threshold of 24 observations. The performance analysis includes a low-minus-high portfolio (LMH), which is the result of the performance of the low-beta stock quintile minus the performance of the high-beta stock quintile.
The quintile portfolio performance is analysed with three different regression models, starting with the CAPM. Then, more risk factors are added, and the analysis continues with the Fama-French three-factor model and Carhart four-factor model. In addition to the full sample, the performance is also calculated for the subsample period with a Carhart four-factor regression with a dummy variable, where the dummy equals one for the years 2021–2025 and zero otherwise. Lastly, a sector-neutral robustness check is conducted. Factor data is retrieved from the Kenneth French’s data library.
It is discovered that the low-beta quintile has a statistically significant Carhart alpha in the full sample. The LMH alpha is also positive but not statistically significant. Notably, the subsample dummy regression shows a stark shift. In 2021–2025, the high-beta quintile earned a positive and statistically significant alpha, whereas the low-beta quintile earned a negative but statistically insignificant alpha. The sector-neutral results support the idea that a meaningful portion of the anomaly can be contributed to sector performance.
In conclusion, the findings suggest that the low-beta anomaly could be dependent on market conditions and time. The risk-return relationship within this universe changed in the subsample period compared to the full sample period. Future research on this subject could focus on international markets and other asset classes.
Yksi Capital Asset Pricing -mallin (CAPM) ennusteista on, että systemaattisen riskin ja odotetun tuoton välillä vallitsee positiivinen ja lineaarinen suhde. Useat tutkimukset ovat kuitenkin ristiriidassa tämän väitteen kanssa. Empiirinen näyttö viittaa siihen, että suhde ei ole näin yksinkertainen. Ilmiötä, jossa matalan betan osakkeet tuottavat riskikorjatusti paremmin kuin korkean betan osakkeet, kutsutaan matalan betan anomaliaksi. Tämän tutkielman tavoitteena on tarkastella, miten tämä ilmiö on käyttäytynyt Yhdysvaltain osakemarkkinoilla vuosina 2000–2025.
Tutkimuskysymys on muotoiltu seuraavasti: tuottaako matalan betan osakkeista koostuva portfolio parempia riskikorjattuja tuottoja kuin korkean betan osakkeisto koostettu portfolio vuosina 2000–2025, ja miten tämä eroaa ajanjaksolla 2021–2025? Koko aineisto sisältää 311 kuukausihavaintoa ja alajakso 2021–2025 vastaavasti 59 havaintoa. Tutkielman perusjoukko on S&P 500 -indeksi, ja analyysiin sisältyy yhteensä 1076 yksittäistä osaketta. Osakedata on kerätty LSEG Workspacesta, ja se sisältää kokonaistuottoindeksit, markkina-arvot sekä indeksin koostumustiedot.
Analyysi sisältää portfoliosorttauksen, jossa osakkeet jaetaan viiteen betakvantiiliin. Ensimmäinen kvantiili sisältää matalimman betan osakkeet ja viides korkeimman betan osakkeet. Betat estimoidaan liukuvilla 36 kuukauden havaintojaksoilla, ja vähintään 24 havaintoa edellytetään. Tuottoanalyysissä käytetään low-minus-high (LMH) -portfoliota, joka muodostuu matalan betan kvantiilin tuoton ja korkean betan kvantiilin tuoton erotuksena.
Kvantiiliportfolioiden tuottoja analysoidaan kolmella eri regressiomallilla, alkaen CAPM:stä. Tämän jälkeen mukaan lisätään lisää riskitekijöitä, ja analyysiä jatketaan Fama–French three-factor -mallilla sekä lopuksi Carhart four-factor -mallilla. Koko aineiston lisäksi tuottoja tarkastellaan alajaksolla 2021–2025 Carhartin four-factor dummy-regressiolla, jossa dummy-muuttuja saa arvon yksi vuosille 2021–2025 ja nolla muulloin. Lopuksi suoritetaan sektorineutraali robustisuustarkastelu. Faktoridata on haettu Kenneth Frenchin datakirjastosta.
Tulokset osoittavat, että matalan betan kvantiililla on tilastollisesti merkitsevä Carhart-alfa koko aineistossa. LMH-portfolion alfa on myös positiivinen, mutta ei tilastollisesti merkitsevä. Mielenkiintoisesti alajakson dummy-regressio osoittaa selkeän muutoksen: vuosina 2021–2025 korkean betan kvantiili saavutti positiivisen ja tilastollisesti merkitsevän alfan, kun taas matalan betan kvantiilin alfa muuttui negatiiviseksi, mutta ei tilastollisesti merkitseväksi. Merkittävä osa anomaliasta selittyy edelleen sektorituotoilla.
Yhteenvetona tulokset viittaavat siihen, että matalan betan anomalia voi olla riippuvainen markkinaolosuhteista ja ajasta. Lisäksi havaitaan, että riskin ja tuoton välinen suhde tässä perusjoukossa muuttui merkittävästi ajanjaksolla 2021–2025 verrattuna koko aineistoon. Jatkotutkimusta aiheesta voidaan tehdä kansainvälisistä markkinoista ja muista omaisuusluokista.