The scale of predictability
可预测性的尺度AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究经济不确定性对未来市场超额收益的预测，以及预测关系随时间聚合尺度的变化。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
可预测性的尺度
- 研究问题
- 为何经济不确定性预测未来市场超额收益时，回归斜率与拟合优度随聚合期限呈驼峰形变化，传统预测系统能否解释？
- 方法与思路
- 作者将可预测性设定为超额收益和经济不确定性各尺度分量的性质，提出尺度特定可预测性框架，并分析传统系统的限制。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出关于聚合期限的驼峰形经验规律，展示传统预测系统对尺度可预测性的约束，并认为这些约束对部分预测变量过强。
- 阅读关注点
- 应核对聚合期限和前向、后向回归的定义、尺度分量的构造，以及驼峰规律的统计证据与传统模型约束的推导。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断该规律的样本外稳定性或经济价值；摘要未说明数据范围、显著性和具体模型参数。
原文摘要
We introduce a new stylized fact: the hump-shaped behavior of slopesand coefficients of determination as a function of the aggregation horizon when running (forward/backward) predictive regressions of future excess market returns onto past economic uncertainty (as proxied by market variance, consumption variance, or economic policy uncertainty). To justify this finding formally, we propose a novel modeling framework in which predictability is specified as a property of components of both excess market returns and economic uncertainty. We dub this property scale-specific predictability. We show that classical predictive systems imply restricted forms of scale-specific predictability. We conclude that for certain predictors, like economic uncertainty, the restrictions imposed by classical predictive systems may be excessively strong.