Stima dei premi per il rischio in presenza di fattori omessi: evidenza dai mercati azionari europei

The title of the thesis is “Estimating Risk Premia with Omitted Factors: evidence from European markets”. The objective is to investigate the omitted variables bias which affects the risk premia estimators in asset pricing. There are several methods to estimate the risk premia such as the Fama-MacBeth regression and the mimicking portfolio, but they are affected by the issue of potential omitted variables bias. Giglio and Xiu proposed a solution using the three-pass procedure that extends the two-pass procedure and the mimicking portfolio approach with a PC-augmented cross-sectional regression. The study proposed by Giglio and Xiu is entirely conducted on data from North America and of consequently it considers only the American economic context. With this thesis, we extended the analysis to a European context by considering 25 portfolios sorted on size and book-to-market, and three Fama-French factors (Mkt-Rf, SMB and HML), and we covered a period of 428 months from July 1990 to February 2026. The empirical analysis used seven latent factors (p̂ = 7) extracted with the Principal Component Analysis (PCA). The analysis applies the three-pass procedure and leads to the estimation of the risk premia of the factors. The results of the analysis were then compared to those obtained by Giglio and Xiu and with those obtained with the Fama-MacBeth method. In conclusion, the analysis allowed us to identify the significant factor in the risk premia estimation with omitted variables in the European context.

Il titolo “Estimating Risk Premia with Omitted Factors: evidence from European markets” può essere tradotto in “Stima dei premi per il rischio in presenza di fattori omessi: evidenza dai mercati azionari europei”. L’obiettivo del presente elaborato consiste nell’indagare i bias, dovuti alla presenza di variabili omesse, nelle stimazioni dei premi per i rischi nei modelli di asset pricing. Sussistono molteplici metodi per stimare i premi quali, ad esempio, il modello Fama-MacBeth o il modello dei mimicking portfolios, le cui variabili omesse, però, comportano dei bias. Gli economisti Giglio e Xiu propongono una soluzione a tale problema, utilizzando una procedura a tre passaggi considerabile un’estensione dei due modelli citati. Lo studio di Giglio e Xiu è interamente condotto su dati nord americani, e di conseguenza considera unicamente il contesto economico dell’area americana, rimanendo esclusi gli altri territori. Per tale ragione, la nostra indagine intende estendere l’analisi in un contesto europeo considerando 25 portafogli e tre fattori Fama-French (Mkt-Rf, SMB and HML) che coprono un periodo di 428 mesi da luglio del 1990 a febbraio del 2026. L’analisi empirica utilizza sette fattori latenti estratti tramite PCA (Principal Component Analysis). La presente analisi applica la three-pass procedure e consente altresì di stimare i premi per il rischio. Le risultanze ottenute sono poi state confrontate con i risultati ottenuti da Giglio e Xiu, nonché applicando al nostro dataset il metodo di Fama-MacBeth. In conclusione, l’analisi ha consentito di stabilire quale sia il fattore significativo nello stabilire i risk premia in un contesto economico europeo.