Identifier et évaluer les anomalies d'investissement grâce à la méthode du Prospect Spanning

Olivier Scaillet, professeur à la GSEM, a co-écrit un article dans la revue de premier plan Management Science avec Stelios Arvanitis et Nikolas Topaloglou. Cet article évalue des méthodes pour déterminer si l'introduction de nouveaux titres ou l'assouplissement des contraintes d'investissement améliore l'ensemble des opportunités d'investissement pour les investisseurs potentiels. Les auteurs proposent un nouveau test d'évaluation en s'appuyant sur des techniques d’échantillonnage et de programmation linéaire. Leur analyse examine dans quelle mesure certaines anomalies bien connues sont prises en compte par les modèles standards. Leurs résultats révèlent que certaines stratégies, telles que l'émission d'actions et la stratégie momentum, apportent une réelle valeur ajoutée aux investisseurs en élargissant leurs choix d'investissement. Ces résultats, constants à travers plusieurs tests, suggèrent que ces stratégies pourraient conduire à de meilleurs résultats financiers.

ABSTRACT

We develop and implement methods for determining whether introducing new securities or relaxing investment constraints improves the investment opportunity set for prospect investors. We formulate a new testing procedure for prospect spanning for two nested portfolio sets based on subsampling and linear programming. In an application, we use the prospect spanning framework to evaluate whether well-known anomalies are spanned by standard factors. We find that of the strategies considered, a few of them expand the opportunity set of the prospect type investors and thus have real economic value for them and involve absence of loss aversion. Those are the net stock issue anomaly under the FF-5 model, the momentum and net stock issue anomalies under the M-4 model, and the momentum anomaly under the q model. In-sample and out-of-sample results prove remarkably consistent in identifying genuine anomalies for prospect investors.

L’étude est disponible en libre accès : Spanning Analysis of Stock Market Anomalies Under Prospect Stochastic Dominance (en anglais)

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