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Wir schätzen bedingte Multifaktormodelle über einen großen Querschnitt von Aktienrenditen, die 25 CAPM-Anomalien entsprechen. Die Verwendung von bedingenden Informationen, die mit verschiedenen Instrumenten verbunden sind, verbessert die Leistung der Modelle von Hou, Xue und Zhang (HXZ) (2015) sowie Fama und French (FF) (2015), (2016). Der größte Leistungszuwachs gilt für Momentum-, Investitions- und immaterielle Anomalien. Dennoch gibt es signifikante Unterschiede in der Leistung skalierter Modelle: HXZ dominiert eindeutig FF bei der Erklärung von Momentum- und Profitabilitätsanomalien, während sich das Gegenteil für Wert-Wachstumsanomalien ergibt. Somit unterscheiden sich die Auswirkungen auf die Asset-Preise alternativer Investitions- und Profitabilitätsfaktoren (in einem bedingten Umfeld) auf nicht triviale Weise.
Cooper et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.