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F-Score가 낮은 포트폴리오와 높은 포트폴리오의 수익률을 계산해 보았다. 두 번째는 고F_Score 포트폴리오와 고BM 회사로만 된 포트폴리오를 비교해 보았다. 장기수익에 따랐기에 t-통계와 부츠트래핑 접근법을 사용 하였다. 

고F스코어와 저F스코어 포트폴리오의 차이점은 다음과 같이 부츠트랩 기술이 사용되었다. 고BM 포트폴리오에서 랜덤으로 골랐고 이 회사들을 가상 고F스코어와 저F스코어에 할당했다. 실제 고F스코어와 저F스코어에서 처럼 똑같이 관찰된 갯수로 이러우진 가상 포트폴리오에 지속적으로 이어졌다. 둘 째로 이 두 가상 포트폴리오의 수익의 차이점을 계산하였다 그리고 이 차이는 평균수익실적의 값이 없다는 전제하의 관찰을 대변한다. 이 과정을 천번 반복하였고 값이 없는 전제하의 수익의 천번에 다름을 생산하기 위해서였다. 그리고 이런 경험적 분배 수익은 실제 관찰된 수익의 차이를 명확하게 하기 위한 실험에 사용 되었다. 마지막으로 전체수익분배 기반으로 한 기반스크리닝기준의 효과를 실험하였다.

 

실험결과 

고BM회사 

첫번째 통계는 고BM 포트폴리오의 통계다, 그리고 장기수익이다. 패널A에서 보여지듯, 평균회사 5분의 1의 회사는 평균 2.444의 BM률을 가지고 있다. 그리고 연말자금화는 188.50 백만 달러였다. BM회사들은 실적부진을 겪었다. ROA 실현은 -0.0054(0.0128) 그리고 평균과 중간값 회사는 지난 해 ROA와 매출액의 감소를 보여주었다. 마지막으로 평균 고BM회사는 부채의 증가와 유동성의 감소를 몇 년간 유지해왔다. 

패널B는 고BM회사 포트폴리오의 1년 또는 2년간의 버이홀드 수익을 보여준다. 고BM 회사 포트폴리오는 시장조율수익을 보여주지만 강한 평균실적에도 불과하고 대부분의 (57%)의 회사들은 시장조율이익율이 음수로 나타난다. 그러므로 이 왼쪽 수익 분배를 제거 할 수 있다면 포트폴리오의 평균수익실적을 개선시킬 수 있을 것이다. 

 

 

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