Resumen de Does Illiquidity Matter?: An Errors-inVariables Perspective

François-Eric Racicot, William F. Rentz

• español

  La iliquidez es bien conocida en la literatura como un importante factor de riesgo a considerar en los modelos financieros de retorno. Sin embargo, no hay mucho consenso sobre la medida que se debe utilizar como proxy para la iliquidez. Nuestras aportaciones a la cuestión se centran principalmente en la medida de Pástor-Stambaugh en el contexto del modelo tri-factorial de Fama-French y, más recientemente, en su nuevo modelo de cinco factores. En este artículo, se discuten las aportaciones anteriormente aludidas desde la perspectiva de errores en las variables. En particular, se proponen nuevos instrumentos robustos que se han desarrollado y aplicado en distintas etapas de nuestra investigación. En este artículo, se llevan a cabo los test de robustez de estos nuevos instrumentos. En general, nuestros nuevos instrumentos, con estimación GMM, muestran que tanto en el marco de sección cruzada o de datos panel como en una regresión recursiva/rolling regression (en comparación con el marco del filtro de Kalman) el factor más significativo es el factor de mercado. Estos resultados podrían interpretarse en la línea de la preocupación Cochrane acerca de un "zoológico de factores".

• English

  Illiquidity is well known in the literature to be an important risk factor to consider in financial models of return. However, there is not much consensus on which measure should be used as a proxy for illiquidity. Our contributions mainly focus on the Pástor-Stambaugh measure in the context of the Fama-French three factor and more recently on the new five-factor model. In this survey article, we discuss our contributions on the subject in an errors-in-variables perspective. In particular, we propose new robust instruments that are developed and applied in different stages of our research. Robustness tests of these new instruments are performed in this research. Overall, our new instruments coupled with the GMM estimator show that either in a cross sectional, panel data, or recursive/rolling regression compared to the Kalman filter framework, that the most significant factor seems to be the market factor. This might be seen as in line with Cochrane’s concern about a “zoo of factors”.