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短面板中潜在因子个数的特征值检验

作者

上市的：
  • 阿兰·菲利普·福廷

    （HEC蒙特利尔）

  • 帕特里克·加利亚迪尼

    （卢加诺大学；瑞士金融学院）

  • O.斯卡利特

    （瑞士金融学院-日内瓦大学）

摘要

本文研究了一个小时间维的大横截面因子模型中潜在因子数量的新检验。这些测试基于（可能加权的）资产收益的方差-方差矩阵的特征值，并依赖球形误差假设或因子β的工具变量。我们利用基于对称矩阵摄动理论的展开定理建立了渐近分布结果。我们的框架在系统组件中容纳了半强因素。我们提出了一种新的弱因子与强或半强因子的统计检验。我们对美国股市数据进行了实证应用。根据市场下跌和市场上涨，不同数量的潜在因素的证据在所考虑的子周期中在统计上是不明确的。特别是，我们的结果与熊市中单因素模型的常识相矛盾。

建议引用

  • 阿兰·菲利普·福廷（Alain-Philippe Fortin）、帕特里克·加格利亚迪尼（Patrick Gagliardini）和奥·斯卡利特（O.Scaillet），2022年。"短面板中潜在因子个数的特征值检验,"瑞士金融研究所研究论文系列22-81，瑞士金融学院。
    • 手柄：RePEc:chf:rpseri:rp2281
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    1. 阿兰·菲利普·福廷（Alain-Philippe Fortin）、帕特里克·加格利亚迪尼（Patrick Gagliardini）和奥利维尔·斯卡利特（Olivier Scaillet），2023年。"短面板中的潜在因素分析,"瑞士金融研究所研究论文系列23-44，瑞士金融学院。
      • 阿兰·菲利普·福廷（Alain-Philippe Fortin）、帕特里克·加格利亚迪尼（Patrick Gagliardini）和奥利维尔·斯卡利特（Olivier Scaillet），2023年。"短面板中的潜在因素分析,"论文2306.14004，arXiv.org。

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    1. Gagliardini，Patrick&Ossola，Elisa&Scaillet，Olivier，2019年。"金融学中大维条件因子模型的估计,"工作文件大学：125031，日内瓦大学，日内瓦经济与管理学院。
    2. Gagliardini，Patrick&Ossola，Elisa&Scaillet，Olivier，2019年。"近似因子结构的诊断准则,"计量经济学杂志爱思唯尔，第212（2）卷，第503-521页。
    3. 阿兰·菲利普·福廷（Alain-Philippe Fortin）、帕特里克·加格利亚迪尼（Patrick Gagliardini）和奥利维尔·斯卡利特（Olivier Scaillet），2023年。"短面板中的潜在因素分析,"论文2306.14004，arXiv.org。
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    10. IDEAS上未列出repec:gnv:wpaper:unige:76321
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