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Cay는 소비, 총 자산, 노동 소득 간의 장기적인 관계에서 벗어난 편차를 나타내는 지표입니다. 구체적으로, cay는 총 소비-부 비율의 장기적인 로그 값에서 벗어난 정도를 의미하며, 관찰 불가능한 인적 자본을 포함한 총 자산을 반영하기 위해 고안되었습니다.

Cay를 활용한 시장 타이밍 전략은 잠재적으로 가능하지만, 실제 구현에는 여러 어려움이 따릅니다. Andrade, Babenko 및 Tserlukevich의 연구에 따르면, cay를 예측 변수로 사용하는 시장 타이밍 전략은 우수한 투자 성과를 낼 수 있는 잠재력을 보여줍니다. Lettau와 Ludvigson은 cay가 주식 시장의 초과 수익률을 예측하는 데 효과적임을 입증했습니다. 하지만 실제 투자에서는 사용 가능한 데이터를 기반으로 cay를 추정해야 하며, 거시 경제 데이터 발표 지연을 고려해야 합니다. 이러한 제약 조건으로 인해 전략의 효과가 감소할 수 있습니다.

Cay와 함께 금리 기간 구조의 기울기(SLOPE)와 디트렌드된 단기 금리(RREL)를 사용하면 시장 예측력을 높일 수 있습니다. SLOPE는 10년 만기 국채와 3개월 만기 T-Bill의 수익률 스프레드를 나타내며, RREL은 현재 1개월 만기 T-Bill 수익률에서 12개월 이동 평균을 뺀 값입니다. 하지만 SLOPE와 RREL은 cay와 함께 사용될 때만 효과적이며, 독립적으로는 시장 예측력을 높이지 못합니다.

Cay 지표를 적용한 결과, Full-Sample Cay Lagged Once 전략은 높은 샤프 비율과 젠센 알파를 보였지만, Recursive Cay Lagged Twice 전략은 상대적으로 낮은 성과를 나타냈습니다.

• Full-Sample Cay Lagged Once 전략: 전체 기간 데이터를 사용하여 cay를 추정하는 이 전략은 높은 샤프 비율(분기별 0.19에서 0.40으로 증가)과 통계적으로 유의미한 젠센 알파(연간 약 13%의 비정상 수익)를 달성했습니다. 헨릭손-머튼 테스트와 스피어만 순위 상관 테스트에서도 긍정적인 결과를 보였습니다. 1972년에 1달러를 투자했을 경우 31년 후 Strategy C는 594.20달러를 생산합니다.

• Recursive Cay Lagged Twice 전략: 사용 가능한 데이터만을 사용하여 매 분기마다 cay를 재귀적으로 추정하는 이 전략은 Full-Sample Cay Lagged Once 전략보다 낮은 샤프 비율과 젠센 알파를 나타냈습니다. 헨릭손-머튼 테스트와 스피어만 순위 상관 테스트에서도 상대적으로 약한 결과를 보였습니다. 1972년에 1달러를 투자했을 경우 31년 후 Strategy C는 33.83달러를 생산합니다.