This paper contributes to the empir

This paper contributes to the empirical literature on transport, tele- communication, and utility firms by developing an asset class factor model for infrastructure investments.1 This paper is linked to the ongo- ing discussion in energy economics about the risk and return character- istics of energy, transportation and telecommunication investments (see Boyer and Filion (2007); Ford (2007); Gasmi and Oviedo (2010); Elyasiani et al. (2011); Ramos and Veiga (2011); Aggarwal et al. (2012); Sklavos et al. (2013); Bianconi and Yoshino (2014); or Lopatta and Kaspereit (2014)). Specifically, we identify five factors in addition to the market beta that are characteristic for infrastructure firms in terms of risk and return: cash flow volatility, leverage, an investment growth factor, a term premium and a default premium. We use these factors to develop a six-factor model and an augmented nine-factor model that is built on Carhart (1997). We empirically test the new models on a large dataset of U.S. infrastructure companies. The empiri- cal focus on U.S. firms is advantageous for three reasons. (1) Most of the existing infrastructure papers consider markets outside the United States even though there is a great need for infrastructure investment in the United States.2 (2) A long time horizon can be investigated, which allows us to consider different subperiods. (3) Analyzing individ- ual shares of infrastructure firms instead of indices allows us to sort portfolios by size, book-to-market ratio, and other characteristics to control for stock anomalies and, thus, enhances the validity of the infra- structure models.
This paper extends the findings of Bird et al. (2012) by going beyond the aspects of inflation and downside protection and creates a detailed asset class factor model for infrastructure stocks that takes into account the relation between stock performance and cash flow volatility, large- scale up-front investments, high financial leverage and interest rate sensitivity. Our paper contributes to the emerging body of literature on the risk–return characteristics of infrastructure in several ways. First, we help explain the return variation in infrastructure stocks to im- prove the measurement of cost of capital and performance for such companies. We show that an infrastructure six-factor model based only on the infrastructure-specific characteristics is superior in
explaining the cross-section of infrastructure returns compared to the Fama/French three-factor, the Carhart four-factor, or the Fung/Hsieh eight-factor models. Second, we shed some light on the mixed results in the literature as to whether infrastructure generates stable cash flows and tackle the heretofore unaddressed issue of infrastructure being sensitive to interest rate changes. Finally, we find that oligopolis- tic infrastructure industries earn on average 1.44% p.a. less than compet- itive infrastructure industries, while their Sharpe ratios are more than twice as high as those of industries with more competitive market structures. Thus, infrastructure investments are most beneficial for in- vestors in concentrated (i.e., oligopolistic) industries from a risk- return perspective.
Finding the common risk factors among infrastructure companies is important in understanding the pricing process of such firms

Kết quả (Việt) 1:

Bài báo này góp phần vào văn học thực nghiệm về giao thông vận tải, tele-truyền thông và tiện ích phong bằng cách phát triển một lớp tài sản yếu tố mô hình cho cơ sở hạ tầng investments.1 giấy này được liên kết với các cuộc thảo luận ongo-ing kinh tế năng lượng về các rủi ro và nhân vật-istics trở lại của đầu tư năng lượng, vận tải và viễn thông (xem Boyer và Filion (2007); Ford (2007); Gasmi và Oviedo (2010); Elyasiani et al. (2011); Ramos và Veiga (2011); Aggarwal et al. (2012); Sklavos et al. (2013); Bianconi và Yoshino (2014); hoặc Lopatta và Kaspereit (2014)). Specifically, chúng tôi xác định các yếu tố five ngoài các phiên bản beta thị trường mà là đặc trưng cho cơ sở hạ tầng phong về rủi ro và trở lại: tiền mặt flow bay hơi, đòn bẩy, một yếu tố tăng trưởng đầu tư, bảo hiểm hạn và bảo hiểm mặc định. Chúng tôi sử dụng những yếu tố này để phát triển một mô hình sáu yếu tố và một mô hình 9-yếu tố bổ sung được xây dựng trên Carhart (1997). Chúng tôi empirically kiểm tra các mô hình mới trên một tập dữ liệu lớn của Hoa kỳ cơ sở hạ tầng công ty. Tập trung empiri-cal vào Hoa Kỳ phong là thuận lợi cho ba lý do. (1) hầu hết các giấy tờ cơ sở hạ tầng hiện có xem xét các thị trường ngoài Hoa Kỳ mặc dù có là một nhu cầu rất lớn cho đầu tư cơ sở hạ tầng đường chân trời Vương States.2 (2) A thời gian dài có thể được điều tra, cho phép chúng tôi xem xét khác nhau subperiods. (3) individ-ual cổ phần của cơ sở hạ tầng phong thay vì chỉ số phân tích cho phép chúng tôi để sắp xếp danh mục đầu tư bởi kích thước, tỷ lệ cuốn sách để thị trường và đặc điểm khác để kiểm soát đối với chứng khoán dị thường và, do đó, tăng cường tính hợp lệ của các mô hình cấu trúc hạ tầng.Bài báo này mở rộng findings của chim et al. (2012) bằng cách đi vượt ra ngoài các khía cạnh của bảo vệ inflation và nhược điểm và tạo ra một chi tiết tài sản lớp yếu tố mô hình cho cơ sở hạ tầng cổ phiếu mà sẽ đưa vào tài khoản mối quan hệ giữa chứng khoán hiệu suất và tiền mặt flow bay hơi, quy mô lớn lên-phía trước đầu tư, đòn bẩy cao chính và lãi suất nhạy cảm. Giấy của chúng tôi đóng góp vào cơ thể đang phát triển của văn học vào các đặc tính rủi ro-lợi nhuận cơ sở hạ tầng trong một số cách. Trước tiên, chúng tôi giúp giải thích sự biến đổi trở lại trong cơ sở hạ tầng cổ phiếu cho im-chứng minh việc đo đạc chi phí vốn và hiệu suất cho các công ty như vậy. Chúng tôi thấy rằng một mô hình cơ sở hạ tầng sáu yếu tố chỉ dựa trên các đặc điểm cơ sở hạ tầng-specific là vượt trộigiải thích mặt cắt ngang của trở về cơ sở hạ tầng so với Fama/Pháp ba yếu tố, Carhart bốn yếu tố hoặc mô hình tám-yếu tố Fung/Hsieh. Thứ hai, chúng tôi tỏ một số ánh sáng trên các kết quả hỗn hợp trong các tài liệu là để cho dù cơ sở hạ tầng tạo ra ổn định tiền mặt flows và giải quyết các vấn đề trước đây unaddressed của cơ sở hạ tầng được nhạy cảm với thay đổi tỷ lệ lãi suất. Cuối cùng, chúng tôi nhiều rằng ngành công nghiệp cơ sở hạ tầng oligopolis-tic kiếm được trung bình 1,44% hàng năm thấp hơn c-itive cơ sở hạ tầng ngành công nghiệp, trong khi tỷ lệ Sharpe của họ nhiều hơn hai lần như cao như những người trong ngành công nghiệp với cơ cấu thị trường cạnh tranh hơn. Do đó, đầu tư cơ sở hạ tầng là hầu hết beneficial nhất trong vestors trong tập trung (tức là, oligopolistic) ngành công nghiệp từ một góc độ nguy cơ trở lại.Việc tìm kiếm các yếu tố rủi ro phổ biến trong số các cơ sở hạ tầng công ty là quan trọng trong sự hiểu biết quá trình giá như vậy phong

Kết quả (Việt) 2:

Bài viết này góp phần vào việc nghiên cứu thực nghiệm về vận tải, thông tin liên lạc viễn, và tiện ích rms fi bằng cách phát triển một mô hình nhân tố loại tài sản cho cơ sở hạ tầng investments.1 giấy này được liên kết với các cuộc thảo luận ing ongo- trong kinh tế năng lượng về các rủi ro và lợi các đặc trưng năng lượng, giao thông vận tải và đầu tư viễn thông (xem Boyer và Filion (2007); Ford (2007); Gasmi và Oviedo (2010);. Elyasiani et al (2011); Ramos và Veiga (2011);. Aggarwal et al (2012) ; Sklavos et al (2013);. Bianconi và Yoshino (2014); hoặc Lopatta và Kaspereit (2014)). Speci fi biệt, chúng tôi xác định fi ve yếu tố ngoài các phiên bản beta thị trường đó là đặc trưng cho cơ sở hạ tầng fi rms về rủi ro và lợi nhuận: chuyển tiền tệ biến động, đòn bẩy, một yếu tố tăng trưởng đầu tư, phí bảo hiểm và phí bảo hiểm hạn mặc định. Chúng tôi sử dụng các yếu tố để phát triển một mô hình sáu yếu tố và một mô hình chín yếu tố tăng cường được xây dựng trên Carhart (1997). Chúng tôi thực nghiệm kiểm tra các mô hình mới trên một tập dữ liệu lớn của các công ty cơ sở hạ tầng của Mỹ. Các cal tập trung empiri- vào Mỹ rms fi là thuận lợi vì ba lý do. (1) Hầu hết các giấy tờ cơ sở hạ tầng hiện có xem xét các thị trường bên ngoài nước Mỹ mặc dù có một nhu cầu rất lớn cho đầu tư hạ tầng ở các States.2 Kỳ (2) Một chân trời thời gian dài có thể được điều tra, cho phép chúng ta xem xét subperiods khác nhau. (3) Phân tích cổ phiếu individ- ual của fi cơ sở hạ tầng rms thay vì chỉ số cho phép chúng tôi để sắp xếp danh mục theo kích cỡ, tỷ lệ cuốn sách đưa ra thị trường, và đặc điểm khác để kiểm soát vấn đề bất thường cổ phiếu và, do đó, tăng cường hiệu lực của các mô hình cơ sở hạ tầng .
Bài viết này mở rộng ndings fi của Bird et al. (2012) bằng cách đi xa hơn những khía cạnh của trong fl ation và nhược điểm bảo vệ và tạo ra một mô hình nhân tố loại tài sản chi tiết cho cổ phiếu cơ sở hạ tầng mà sẽ đưa vào tài khoản các mối quan hệ giữa hiệu suất chứng khoán và lưu chuyển tiền tệ biến động, quy mô lớn lên phía trước đầu tư, fi cao tài chính đòn bẩy và lãi suất nhạy cảm. Giấy của chúng tôi góp phần vào cơ thể đang phát triển của văn học về những đặc điểm rủi ro trở lại của cơ sở hạ tầng theo nhiều cách. Đầu tiên, chúng tôi giúp giải thích sự biến đổi trở lại vào cổ phiếu cơ sở hạ tầng để cải thiện việc đo lường chi phí vốn và hiệu suất cho các công ty như vậy. Chúng tôi thấy rằng một cơ sở hạ tầng mô hình sáu yếu tố chỉ dựa trên các đặc điểm fi c cơ sở hạ tầng-Speci là cấp trên trong
việc giải thích các mặt cắt ngang của lợi nhuận cơ sở hạ tầng so với Fama / Pháp ba yếu tố, Carhart bốn yếu tố, hoặc các Fung / Hsieh tám mô hình -factor. Thứ hai, chúng tôi làm sáng tỏ về các kết quả khác nhau trong văn học là để cho dù cơ sở hạ tầng tạo OWS fl tiền ổn định và giải quyết vấn đề chưa được giải quyết trước đây của cơ sở hạ tầng là nhạy cảm với những thay đổi lãi suất. Cuối cùng, chúng tôi fi nd rằng oligopolis- ngành cơ sở hạ tầng tic kiếm được trung bình 1,44% pa ít hơn so với các ngành công nghiệp cơ sở hạ tầng itive compet-, trong khi tỷ lệ Sharpe của họ có nhiều hơn gấp đôi so với những người trong ngành công nghiệp với cơ cấu thị trường cạnh tranh hơn. Vì vậy, đầu tư cơ sở hạ tầng là lợi ích nhất tài fi cho nhà đầu tư pháp trong ngành công nghiệp tập trung (ví dụ, độc quyền nhóm) từ góc độ rủi ro trở lại.
Việc tìm kiếm các yếu tố nguy cơ phổ biến trong số các công ty cơ sở hạ tầng là quan trọng trong việc tìm hiểu quá trình định giá của fi rms như vậy