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样本偏态的近似无偏估计

作者

上市的:
  • 李一凡

摘要

本文研究了金融收益的样本偏态估计的有限样本偏差。我们表明,传统样本偏态的偏差来自两个来源:过去收益率和未来波动率之间的协方差,称为杠杆效应,以及过去波动率和未来收益率之间的协方差,通常称为波动率反馈效应。我们推导了这种偏差的显式表达式,并在温和的假设下提出了一种几乎无偏的偏态估计。我们的模拟研究表明,所提出的估计量导致了几乎无偏的偏态估计,且均方误差略微提高,并且可以将偏态系数估计的偏差减少40%。在我们的实证应用中,我们发现与没有偏差修正的情况相比,偏差修正的平均偏度能够更好地预测未来市场收益。这使得基于偏度的投资组合在夏普比率、确定性等价性和交易成本方面的表现有所改善。

建议引用

  • 李一凡,2020。"样本偏态的近似无偏估计,"经济学快报爱思唯尔,第192(C)卷。
  • 手柄:RePEc:eee:ecolet:v:192:y:2020:i:c:s0165176520301324
    内政部:10.1016/j.econlet.2020.109174
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    引文

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    引用人:

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