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重访罗素2000重建效应


被动投资对投资者的成本和透明指数重构规则的相对优点是投资者和研究者长期关注的重要投资管理课题和课题。这对于罗素2000指数尤其如此,美国小市值股票市场卓越的基准指数。.本文更新之前研究指数调整的影响性能的罗素2000指数和评审相关工作。.

拉塞尔上次在.o和Pritamani(2007)调查了重组对指数表现的影响。那研究检查了2000年到2006年期间,发现明显减少指数影响2003年到2006年比2000年到2002年时期。考虑索引的性能从调整到8月31日,平均对罗素2000指数的影响表现在此期间2000年至2002年,估计是3。03%。估计的影响减少到0。94%当从该索引添加和删除的股票的回报被控制为大小时,部门和动量效应。转向2003至2006期间,估计的影响是0。因素校正前的07%和0。16%校正后,在因子校正的影响中减少了80%以上。.

.o和Pritamani(2007)指出,指数方法和交易所交易的改进可能有助于减少重组对指数表现的影响。.2然而,没有对指标影响差异的统计显著性进行检验。所以不清楚减少估计的影响确实是任何系统影响的结果。本研究使用相同的分析方法并增加了9年的调整数据2000年到2015年这段时期。我们也使用引导过程进行统计显著性测试底层安全价格的变化。.

我们的2000至2006期间的结果接近卡里诺和Pritamani的结果。例如,我们发现平均影响因子校正之前调整一天在2000年到2002年8月31日是3。06%,相比3。03%。我们发现从8月31日到2003日的重建日平均影响为-0。05。当影响修正因子的影响,大小增加为0。18%,令人惊讶的是接近卡里诺和普利塔马尼估计的-0。16%在2003至2006期间的平均影响。.

统计显著性检验表明,2000-2002年和2003-2015年期间指数影响的平均差异几乎都具有高度统计显著性,不管重建后窗口的长度和采用的因子校正级别如何。这些结果支持带有和Pritamani假设指数和交换改进可能减少调整交易指数性能的影响。.3.这些结果也与PATAISISO(2011)和常的发现相一致,洪教授和Liskovich (2015)。.

我们进一步测试统计意义的估计影响本身。这些结果在2003至2015期间特别有趣。指数为五年期和十天的事件影响窗户都是高度统计学意义无论校正水平的因素。重建日期为7月31日和8月31日窗口,然而,揭示不同的模式。生指数没有任何影响因素校正不发现统计上不同于零。增加窗口大小调整导致7月事件的影响变得显著。然而,添加8月事件窗口大小和部门校正的影响是不够的获得统计学意义的估计的影响。8月份事件窗口指数的影响仅在大小上有统计学意义,部门和动量修正一起使用。.

这种模式的结果似乎验证了卡里诺和普利塔尼(2007)研究设计。首先,结果符合短期之间的区别更加影响部分逆转,导致较小的长期效应,在所有的短期效应非常显著,但是长期效应。.

第二,提高因素校正水平以增加长期效应的统计显著性的能力说明了所使用的基于特征的因素校正方法的有效性。.

-下载完整的纸张-

1看,例如,”小帽子罗素2000的一个大问题”克里斯•兹巴伦的2月。28日,2015
2索引方法的改进包括季度IPO上市的问题,引入临时提前重建索引的索引。同时,引入纳斯达克”关闭”NASDAQ-traded证券交易机制大大减少交易结束时调整的风险。所有这些创新都是在2004引入的。.
3与指数方法改进可能减少重构影响的假设相关,罗素还介绍了条带的索引方法,从2007年开始。.