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Bad beta good beta, state-space news decomposition and the cross-section of stock returns

机译:Beta不好,Beta不好,状态空间新闻分解和股票收益的横截面

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摘要

This study employs an innovative market-based approach, where return on equity (ROE) is employed as a proxy for cash-flow news and a state-space model is used for market news decomposition. We document that the bad beta good beta (BBGB) model of Campbell and Vuolteenaho (2004) explains about 30 per cent of the cross-sectional variations in US stock returns. We also find that the BBGB model adequately explains the size effect leading to its superior performance in this area. Our method controls for the news decomposition method and market news proxies' bias. We contribute to the literature by providing an alternative easy-to-implement and consistent market-based method for news decomposition.
机译:这项研究采用了一种创新的基于市场的方法,其中股本回报率(ROE)被用作现金流量新闻的代理,而状态空间模型被用于市场新闻的分解。我们记录到,坎贝尔(Campbell)和弗洛特纳霍(Vuolteenaho)(2004)的不良贝塔有效贝塔(BBGB)模型解释了美国股票收益率横截面变化的大约30%。我们还发现BBGB模型足以说明尺寸效应,从而使其在该领域具有出色的性能。我们的方法控制着新闻分解方法和市场新闻代理的偏向。我们通过提供一种易于实施且基于市场的一致新闻分解方法来为文献做出贡献。

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