Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/172871 
Erscheinungsjahr: 
2017
Schriftenreihe/Nr.: 
Hannover Economic Papers (HEP) No. 617
Verlag: 
Leibniz Universität Hannover, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Hannover
Zusammenfassung: 
Researchers and practitioners face many choices when estimating an asset's sensitivities toward risk factors, i.e., betas. We study the effect of different data sampling frequencies, forecast adjustments, and model combinations for beta estimation. Using the entire U.S. stock universe and a sample period of more than 50 years, we find that a historical estimator based on daily return data with an exponential weighting scheme as well as a shrinkage toward the industry average yield the best predictions for future beta. Adjustments for asynchronous trading, macroeconomic conditions, or regression-based combinations, on the other hand, typically yield very high prediction errors.
Schlagwörter: 
Beta estimation
forecast combinations
forecast adjustments
JEL: 
G12
G11
G17
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
551.68 kB





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