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线性因子模型与预期收益估计

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摘要

本文分析了资产定价线性因子模型所隐含的单个资产的期望收益估计量的性质，即β和λ的乘积。我们提供了基于因子-模型的期望收益估计量的渐近性质，这些估计量产生了单个资产风险溢价估计量的标准误差。我们表明，与使用历史平均值相比，使用基于因子模型的风险溢价估计会带来相当大的精度提升。最后，当进行因子交易时，对预期收益的推断不会受到小β偏差的影响。更精确的基于因子-模型的预期回报估计转化为最佳投资组合样本外表现的显著改善。

建议引用

  • Cisil Sarisoy和Bas J.M.Werker，2024年。"线性因子模型与预期收益估计,"财经讨论系列2024-014年，联邦储备系统理事会（美国）。
    • 手柄：RePEc:fip:fedgfe:2024-14年
    内政部：10.17016/FEDS.2024.014
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    IDEAS上列出的参考文献

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    1. Gospodinov、Nikolay&Kan、Raymond&Robotti、Cesare，2019年。"好得难以置信？评估风险因素模型的谬误,"金融经济学杂志，爱思唯尔，第132卷（2），第451-471页。
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    预期收益横截面;风险溢价;小β;
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