具有许多资产的因子模型:强因子、弱因子和两步法

@第{条Anatolyev2018FactorMW,title={具有许多资产的因子模型:强因子、弱因子和双过程},author={斯坦尼斯拉夫·阿纳托利耶夫和安娜·米库西娃},journal={计量经济学杂志},年份={2018年},url={https://api.sympicscholar.org/CorpusID:4483064}}

本文图表

测试资产和薄弱因素

资产定价中因子模型的估计和测试需要选择一组测试资产。测试资产的选择决定了不同因素风险溢价的识别程度:如果

要素强度的度量:理论与实践

本文提出了因子强度的一种估计,并建立了它的相合性和渐近分布。建议的估计器基于统计显著因子的数量

金融学中大维条件因子模型的估计

本章提供了一种经济计量方法,用于金融学中大维度条件因子模型的推断。商业周期和资产特征的变化导致时间变化

资产定价的因子模型

本文开发了一种方法,用于推断潜在风险因素中的线性资产定价模型,当资产数量有差异但时间序列维数固定时有效,可能非常

要素优势、定价误差和风险溢价估算

本文研究了当T固定于n→时,风险溢价的Fama-MacBeth双道估计及其渐近分布的定价误差和不强因素的含义

线性资产定价模型的弱(代理)因子稳健Hansen-Jagannathan距离

Hansen-Jagannathan(HJ)距离统计量是模型错误指定的最主要度量之一。然而,传统的HJ规范测试程序具有较差的有限样本

时间序列计量经济学中的许多弱工具

Anna Mikusheva摘要本文研究了在有许多仪器可用的时间序列设置中的线性仪器变量(IV)估计。动机来自GMM对

资产定价因子模型中缺少什么?

我们的目标是开发一种方法来对资产回报的横截面进行定价。尽管文献中考虑了数百种系统性风险因素(“因子动物园”),但仍存在

稀疏诱导弱因子模型中的推理

摘要在本文中,我们考虑高维近似因子模型的统计推断。我们假设一个弱因子结构,其中因子载荷矩阵可以是稀疏的

存在遗漏因素时的风险溢价推断

我们提出了一种三步法来估计线性资产定价模型中可观测因子的风险溢价,这种方法即使在观测因子只是真实因子的子集时也是有效的

带有无用因子的资产定价模型的两通检验

在本文中,我们研究了测试因子错误的贝塔定价模型的标准两步法的性质。在一个因素无用的环境中,定义为

大型跨部门股票数据集的时变风险溢价

我们开发了一种计量经济学方法,从单个股票收益的巨大不平衡面板中推断风险溢价的路径。我们估计了条件

使用大横截面测试贝塔定价模型

当大量资产可用于投资,但时间序列观测值数量固定时,我们提出了一种估计和测试贝塔定价模型的方法。我们首先

估计潜在资产定价因素

我们开发了一个可解释预期超额回报的大维度财务数据面板中潜在因素的估计量。基于主成分分析的统计因子分析

具有常见冲击的横截面回归

本文考虑了由于宏观经济冲击等常见冲击而表现出横截面相关性的横截面数据的回归模型。本文分析了最小二乘法的性质

收缩横截面

我们构造了一个稳健的随机贴现因子(SDF),它总结了大量横截面股票收益预测因子的联合解释力。我们的方法实现了鲁棒性
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