雇主应该给员工更高的工资吗？资产定价方法

通过这种方式，我们可以分析几个拟议改进的各自作用。为此，我们实施了标准FF方法及其渐进式修改A0（标准FF方法）：根据Fama和French（2015）的表一，股票分为两类：小资本（低于中值）和大资本（高于中值）。在两组中的每一组中，根据chosenindicator（如薪酬）对资产进行排序，然后将其分为三个子组（最高、中等和最低33%）。相关的投资组合是通过从排序列表中购买前33%的资产和出售后33%的资产来构建的，权重相等。这样准备好的两个投资组合（针对小型和大型资本集团）然后合并为单一投资组合。为了与我们的方法相比较，投资组合每天都进行再平衡（而不是最初的方法规定的每月再平衡）。合并的投资组合是delta中性的A1：与A0相同的规则，除了购买前15%的资产和出售后15%的资产（如我们的方法）A2：与A1相同的规则，不同的是拆分成小规模和大规模的资本化集团是WithOverde；oA3：与A2的规则相同，只是我们在方法中添加了部门和地理限制。换句话说，资产被分成6个超级部门（见附录A），每个超级部门分别进行投资组合构建，然后合并获得的投资组合。

此外，我们通过每个国家的中位数将所选指标（如薪酬）标准化，以纠正地理偏见A4：与A3相同的规则，只是在我们的方法中，等权重被基于波动性的权重取代A5：与A4相同的规则，但基于波动性的权重通过系数u±重新调整，以获得β中性投资组合（β通过标准方法进行估计）；oA6（我们的方法）：与A5相同的规则，除了标准波动率和β估计（通过指数移动平均数）被反应性波动率模型取代。这七种方法（A0，…，A6）中的每一种都适用于英国和欧洲的宇宙。我们计算了本文介绍的基于10个因素的portfo lios的平均收益率和波动率。为了更接近标准的Fama和法语框架，我们介绍了DIV。帽子低妈妈。李克列夫。出售。书雷姆。

现金3.3%0.3%0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3.3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 7 7 7 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0%3.04%1.98%1.97%t-stat 1.58-27.98 0.95-1.91 2.66 0.32-2.40-1.87-0.12 2.17平均值7.7%0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 4 4.41%1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0%2.60%1.91%1.69%t-stat 2.06-10.97-0.68-1.63 1.22-1.23-1.77-2.03 0.02 3.11平均0.41%-0.40%0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 3 3 3.17平均0 0 0 0 0 0 41 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1.53%1.61%t-stat 2.61-7.88-6.04-0.43-1.94-3.94 0.13-0.58 1.92 2.06平均0.45%-1.17%-0.82%-0.16%-0.36%-0.40%-0.03%-0.10%0.19%0.24%Std 2.05%1.91%1.94%3.33%2.44%1.59%2.06%2.00%1.50%1.60%t-stat 2.94-8.19-5.63-0.66-2.00-3.36-0.22-0.66 1.73 1.98表VII从FF方法（A0，顶部）逐步过渡到我们的方法（A6，底部）的因素绩效渐进评估。对于每个因素，我们给出了平均月收益率（平均值）和波动率（标准差），以及它们的大鼠io（t-stat）。结果以每月为基础，而正文以每日为基础。表七概述了欧洲宇宙的主要发现（英国获得了类似的结果）。

宇宙，可根据要求提供）。正如预期的那样，分位数的变化（从标准A0方法到A1方法）几乎不会影响结果。类似地，标准波动率/beta估值器和反应波动率/beta模型也会产生类似的结果（从A5到A6）。从A2到A3，从A4到A5时，观察到的最大变化在前一种情况下，增加部门约束（见附录A）可以减少部门偏差，并使人们能够更好地捕捉基于指标的成本。为了说明这一点，让我们补充一下，能源行业的薪酬非常高，而所有其他行业的薪酬都很低（大致相同）。如果没有行业限制，能源行业的回报率将很高，而所有其他行业的回报率都很低。换句话说，它将100%投资于能源，最终会带来高风险。反过来，行业约束将这一风险降低了约1/6，因为能源的强烈集中仅在第五个超级部门占主导地位，而其他行业的投资则必然对其他超级部门施加。例如，如果年化的行业波动率为12%，那么这种强化的多元化将使年化的行业波动率降至2%在后一种情况下，我们从delta中性投资组合转换为beta中性投资组合，即我们（部分）消除了与股市指数的相关性。我们提出了两种可能的或原始的方法，以合理化从A4传递到A5时波动性的显著降低。F ir st，如果我们假设股票β遵循标准偏差为sβ的分布，则由2×15%×500=150支股票构建的随机delta中性F因子的平均聚合β将为0，而其标准偏差将为2sβ/√150≈ 16%sβ≈ 6%，我们估计β≈ 我们的数据显示为0.37。

因此，市场指数随机敞口增加的波动率约为6%×σm≈ 年化基础上的1.2%，其中σm≈ 21%是市场指数的年度波动率。其次，我们构建的beta中性投资组合降低了它们的杠杆作用，以确保等式（9）。因此，与持续投资的法玛和法国建筑相比，较小的投资导致较小的可用性。人们还观察到，当从A0传递到A6时，因子的波动性逐渐减小。这一观察结果表明，我们的修改可以更好地撤回其他常见风险，并集中精力应对利息风险。更具体地看薪酬因素，我们可以观察到t-stat、f-r-om的显著增加-从标准FF方法（A0）转换到我们的方法（A6）时，0.18（标志性）到1.73（重要）。换句话说，实施上述改进使我们能够将薪酬因素从噪音提高到一个小但显著的异常。我们通过以下一般性备注完成本附录。表VII中所示结果的可变性表明了它们对所选数据、分析方法及其参数的依赖性。因此，方法论起着至关重要的作用，尤其是在处理薪酬等小异常情况时。这突出了我们的方法的优点，该方法能够检测和量化市场行为中的这些小特征。同时，我们的方法对因素结构的一些变化保持稳健，例如用反应性波动率模型取代传统的波动率估值器，使用波动率极大权重，或将日收益率更改为月收益率。参考文献：1999年，J.M.，Kramarz，F.和Margolis，D.M。高薪工人和高薪企业。计量经济学67251-333。亚当斯，J.S.1963年。对不平等的理解。

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