Our investigation deals with the Fr

Our investigation deals with the French market over the period ranging from January
1985 to October 2006. It is worth mentioning that the start and the end dates are
determined by the data availability. The data set are measured at monthly frequencies
totalling 256 observations for each variable. The 13-week (91-day) treasury bill rate is
used as a risk free rate and the Cac40 as a market index.
Descriptive statistics for the portfolios returns are reported in columns (2:7) of
Table I.
All sample means are negatively valued ranging from 20.051 (SL) to 20.045 (SH).
Looking at the standard deviation estimation results, we see that the portfolios show
almost the same degree of volatility. All analyzed datasets present significant kurtosis
values greater than 3. This indicates that the six portfolios are characterized by
heavy-tailed leptokurtic distributions. While examining the skewness coefficients
estimates, we observe that the return series are negatively skewed as compared to the
Gaussian distribution. Deviation from normality is further confirmed by the
Jarque-Bera test statistics, which are highly significant at 1 per cent statistical level
thus rejecting the null hypothesis of Gaussianity. For the six portfolios, the Box-Pierce
test statistics for up to 20th-order serial correlation point towards the existence of
linear and non-linear dependencies.
Looking at the summary statistics for the three Fama-French factors given in
columns (8:10) of Table I, we see that the statistical results concerning the excess
market factor do not differ significantly from those related to the six portfolios in terms
of sample mean, standard deviation, skewness, kurtosis and Box-Pierce statistics’
values while the Jarque-Bera test rejects the normal distribution at 5 per cent level of
statistical significance. However, in contrast to the other datasets, the SMB and the
HML variables show positive sample means. Moreover, compared to the excess market
returns, the standard deviations for the size and value factors are smaller indicating
that these two variables are more volatile. Nevertheless, whereas the descriptive
statistics point out that the HML variable is positively skewed and the normality
assumption is rejected at the1 per cent level, SMB is slightly negatively skewed with a
skewness value of 20.082. In addition, the Jarque-Bera test fails to reject the null
hypothesis of Gaussianity.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi điều tra đề với thị trường Pháp trong khoảng thời gian khác nhau, từ tháng Giêng1985 đến tháng 10 năm 2006. Nó là đáng nói đến là bắt đầu và ngày kết thúc làxác định bởi dữ liệu sẵn có. Tập hợp dữ liệu được đo tần số hàng thángvới tổng cộng 256 quan sát cho mỗi biến. Tỷ lệ 13 tuần (91 ngày) kho bạc hóa đơnđược sử dụng như là một tỷ lệ rủi ro miễn phí và Cac40 là một chỉ số thị trường.Các thống kê mô tả cho các danh mục trở về được báo cáo tại cột (2:7) củaBàn tôi.Tất cả mẫu có nghĩa là có giá trị tiêu cực khác nhau, từ 20.051 (SL) 20.045 (SH).Nhìn vào kết quả tính toán độ lệch chuẩn, chúng ta thấy rằng các danh mục Hiển thịgần như cùng một mức độ biến động. Hiện nay tất cả phân tích datasets kurtosis đáng kểgiá trị lớn hơn 3. Điều này cho thấy rằng danh mục đầu tư sáu được đặc trưng bởinặng đuôi leptokurtic phân phối. Trong khi kiểm tra hệ số skewnessước tính, chúng tôi quan sát dòng trở về tiêu cực được sai lệch so với cácPhân phối Gaussian. Độ lệch từ bình thường hơn nữa được xác nhận bởi cácThống kê Jarque-Bera thử nghiệm, mà là rất quan trọng ở mức thống kê 1 phần trămdo đó từ chối các giả thuyết null của Gaussianity. Đối với danh mục 6, Box-Piercekiểm tra số liệu thống kê cho đến thời điểm 20 để nối tiếp tương quan đối với sự tồn tại củaquan hệ phụ thuộc tuyến tính và phi tuyến tính.Nhìn vào tóm tắt các thống kê cho ba yếu tố Fama-pháp đưa ra trongcột (8:10) của bảng I, chúng ta thấy rằng các kết quả thống kê liên quan đến sự vượt trộiyếu tố thị trường không khác biệt đáng kể từ những người có liên quan đến danh mục đầu tư sáu trong điều khoảnmẫu có nghĩa là, độ lệch chuẩn, skewness, kurtosis và thống kê hộp-Piercegiá trị trong khi thử nghiệm Jarque-Bera từ chối cấp độ 5 phần trăm của bình thường, phân phốiý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, trái ngược với datasets khác, SMB và cácHML biến Hiển thị mẫu có nghĩa là tích cực. Hơn nữa, so với thị trường vượt quátrở về, độ lệch chuẩn cho kích thước và giá trị các yếu tố là chỉ ra nhỏ hơnrằng các biến hai là dễ bay hơi hơn. Tuy nhiên, trong khi các mô tảsố liệu thống kê chỉ ra rằng các biến HML tích cực là sai lệch và bình thườnggiả định bị từ chối tại the1% mức độ, SMB hơi tiêu cực lệch với mộtskewness các giá trị của 20.082. Ngoài ra, các thử nghiệm Jarque-Bera thất bại để từ chối nullgiả thuyết của Gaussianity.

Kết quả (Việt) 2:

Điều tra chúng tôi giao dịch với thị trường Pháp trong giai đoạn khác nhau, từ tháng Giêng
năm 1985 đến tháng mười năm 2006. Điều đáng nói đến là bắt đầu và ngày kết thúc được
xác định bởi các dữ liệu sẵn có. Các bộ dữ liệu được đo ở tần số hàng tháng
với tổng trị giá 256 quan sát cho mỗi biến. 13 tuần (91 ngày) tỷ lệ phiếu kho bạc được
sử dụng như là một tỷ lệ phi rủi ro và CAC40 như một chỉ số thị trường.
Thống kê mô tả cho trở về danh mục đầu tư được báo cáo trong các cột (2: 7) của
Bảng I.
Tất cả các phương tiện mẫu có giá trị tiêu cực từ 20,051 (SL) đến 20,045 (SH).
Nhìn vào kết quả ước lượng độ lệch chuẩn, chúng ta thấy rằng danh mục đầu tư hiện
gần như cùng một mức độ biến động. Tất cả các bộ dữ liệu phân tích hiện nhọn đáng kể
giá trị lớn hơn 3. Điều này cho thấy rằng sáu danh mục đầu tư được đặc trưng bởi
phân phối leptokurtic nặng đuôi. Trong khi kiểm tra các hệ số độ lệch
ước tính, chúng tôi nhận thấy rằng loạt trở lại là tiêu cực bị lệch so với
phân phối Gaussian. Độ lệch từ bình thường là tiếp tục khẳng định bởi các
kiểm định thống kê Jarque-Bera, mà rất có ý nghĩa ở mức 1 phần trăm mức độ thống kê
do đó bác bỏ giả thuyết của Gaussianity. Trong sáu danh mục đầu tư, các Box-Pierce
kiểm tra thống kê cho đến 20 bậc điểm tương quan chuỗi đối sự tồn tại của
tuyến tính và phụ thuộc phi tuyến tính.
Nhìn vào số liệu thống kê tóm tắt trong ba yếu tố Fama-French đưa ra trong
cột (8:10) của bảng I, chúng ta thấy rằng các kết quả thống kê liên quan đến việc dư thừa
yếu tố thị trường không có sự khác biệt đáng kể so với những người liên quan đến sáu danh mục đầu tư trong điều kiện
của mẫu có nghĩa là, độ lệch chuẩn, độ lệch, nhọn và Box-Pierce thống kê '
giá trị trong khi thử nghiệm Jarque-Bera bác bỏ sự phân bố bình thường ở mức 5 cho mỗi cấp độ phần trăm của
ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, trái ngược với bộ dữ liệu khác, SMB và các
biến HML cho thấy phương tiện mẫu dương. Hơn nữa, so với các thị trường vượt quá
lợi nhuận, độ lệch chuẩn cho kích thước và giá trị các yếu tố nhỏ hơn cho thấy
rằng hai biến này là biến động hơn. Tuy nhiên, trong khi các mô tả
thống kê chỉ ra rằng biến HML là lệch dương và bình thường
giả định là bị từ chối tại the1 mỗi cấp độ phần trăm, SMB là hơi tiêu cực lệch với
giá trị độ lệch của 20,082. Ngoài ra, kiểm tra Jarque-Bera không từ chối null
giả thuyết của Gaussianity.