Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Introduction of the Academic Factor Quality Minus Junk to a Commercial Factor Model and its Effect on the Explanatory Power. An OLS Regression on Stock Returns
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Mathematical Statistics.
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Mathematical Statistics.
2019 (English)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Introduktion av den Akademiska Faktorn Quality Minus Junk till en Kommersiell Multi-faktormodell och dess Påverkan på Förklaringsgraden. En OLS-regression på Aktieavkastningar. (Swedish)
Abstract [en]

The ability to predict stock returns is an ability many wish to possess, and in an accurate way as possible. For many years there has been an interest in the field of factor models explaining the returns, with the aim to increase the explanatory power. This is however a complex business since the factors and their improvement of explanatory power need to be significant. Now and then, researchers come up with new significant factors that have a positive impact on models. AQR Capital Management is no exception to this, since they in 2013 presented the factor Quality Minus Junk, earning significant risk-adjusted returns. This bachelor thesis work within mathematical statistics and industrial engineering and management, aims to investigate whether or not the commercial multi-factor model used at the public pension fund Fjärde AP-fonden will be improved by adding the factor Quality Minus Junk, in the sense of explanatory power. The method used is mainly based on multiple linear regression and three three-year time periods are studied ranging from 2010 to 2018. The results from this thesis work show that the QMJ factor provides significant increases in explanatory power for one of three time periods, the most recent period 2016$-$2018. However, since the results are inconclusive further studies are needed in order to better understand how to interpret the results and whether or not to include the QMJ factor in the model.

Abstract [sv]

Förmågan att förutsäga aktiers avkastning önskar många besitta, och på ett så precist sätt som möjligt. Under många år har forskning pågått inom området för faktormodeller som förklarar avkastningar, med målet att öka modellernas förklaringsgrad. Detta är dock en komplex verksamhet eftersom faktorerna och deras förbättring av förklaringsgraden måste vara signifikanta för modellen. Då och då kommer forskare fram med nya sådana faktorer som har positiv påverkan på modeller. AQR Capital Management är inget undantag eftersom de 2013 presenterade sin faktor Quality Minus Junk som visar signifikanta riskjusterade avkastningar. Detta kandidatexamensarbete inom matematisk statistik och industriell ekonomi, ämnar att utreda huruvida den kommersiella faktormodellen som används på Fjärde AP-fonden förbättras genom tillägget av faktorn Quality Minus Junk, i förklaringsgradsmening. Metoden som används är till största delen baserad på multipel linjär regression och tre treårsperioder studeras i tidsintervallet 2010 till 2018. Resultaten från detta projekt visar på att faktorn Quality Minus Junk bidrar med signifikanta ökningar av förklaringsgraden för en av tre perioder, den senaste perioden 2016-2018. Eftersom resultaten är inkonklusiva krävs vidare studier för att bättre förstå och konkludera vad dessa resultat faktiskt innebär samt för att inkludera QMJ-faktorn i modellen eller ej.

Place, publisher, year, edition, pages
2019.
Series
TRITA-SCI-GRU ; 2019:164
Keywords [en]
Factor models, Risk models, Quality Minus Junk, Regression analysis, Bachelor thesis, Applied mathematics, Fjärde AP-Fonden, Explanatory Power.
Keywords [sv]
Faktormodeller, Riskmodeller, Quality Minus Junk, Regressionsanalys, Kandidatexamensarbete, Tillämpad matematik, Fjärde AP-Fonden, Förklaringsgrad.
National Category
Probability Theory and Statistics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-254296OAI: oai:DiVA.org:kth-254296DiVA, id: diva2:1334718
External cooperation
Fjärde AP-fonden
Subject / course
Applied Mathematics and Industrial Economics
Educational program
Master of Science in Engineering - Industrial Engineering and Management
Supervisors
Examiners
Available from: 2019-07-03 Created: 2019-07-03 Last updated: 2019-07-03Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(4142 kB)19 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 4142 kBChecksum SHA-512
3792fed09b67cba38a3102d0be7609529938cd08146d29b248de3e519b0bae6dbb23305b442f1a33684e0bc88507ac770bf4e6cafecbb4a3ff5b49eb87d7ba17
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Mathematical Statistics
Probability Theory and Statistics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 19 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 167 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf