Assessing misspecified asset pricing models with empirical likelihood estimators
用经验似然估计量评估误设资产定价模型AI 解读 ↓
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用经验似然估计量评估误设资产定价模型
- 研究问题
- 如何在评估误设资产定价模型时超越随机贴现因子的最小二乘投影，使误设度量能够纳入资产收益的高阶矩信息？
- 方法与思路
- 作者以一族凸函数定义最小差异投影，在对偶空间求解并构造包含最小二乘情形的估计量，分析Cressie–Read差异族。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法扩展了既有随机贴现因子投影框架，推导相关估计量的渐近分布，并以消费资产定价模型评估说明用途。
- 阅读关注点
- 应核对可容许贴现因子集合、凸差异函数的经济含义、对偶问题的存在条件，以及高阶收益矩如何影响模型评估。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不同差异度量的选择规则与估计条件未说明；消费模型的评估结果及相对既有方法的改善未报告。
原文摘要
Hansen and Jagannathan (1997) compare misspecified asset pricing models based on least-square projections on a family of admissible stochastic discount factors. We extend their fundamental contribution by considering Minimum Discrepancy projections where misspecification is measured by a family of convex functions that take into account higher moments of asset returns. The Minimum Discrepancy problems are solved on dual spaces producing a family of estimators that captures the least-square problem as a particular case. We derive the asymptotic distributions of the estimators for the Cressie–Read family of discrepancies, and illustrate their use with an assessment of the Consumption Asset Pricing Model.