A NOTE ON BAYESIAN INFERENCE IN ASSET PRICING
资产定价中贝叶斯推断的一则注记AI 解读 ↓
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资产定价中贝叶斯推断的一则注记
- 研究问题
- 资产定价模型贝叶斯分析中一个关键参数的后验分布如何求得，它与标准资产定价检验中的统计量有什么联系？
- 方法与思路
- 作者扩展已有结果推导关键参数的后验分布，分析其中组成项与标准资产定价检验的关系，并给出可直接计算的表达式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称后验分布依赖于标准资产定价检验中的相同组成项，且存在无需蒙特卡洛方法即可计算的直接表达式。
- 阅读关注点
- 应核对关键参数的定义、模型与先验设定、后验表达式成立的条件，以及无需模拟时仍需进行哪些数值计算。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未给出参数、先验和分布公式；无需蒙特卡洛不等于无需数值计算，也不代表适用于所有定价模型。
原文摘要
In this paper the authors extend results by Harvey and Zhou (1990, Journal of Financial Econometrics 26, 221–254) and Kandel, McCulloch, and Stambaugh (1995, Review of Financial Studies 8(1), 1–53) to derive the posterior distribution of a key parameter in a Bayesian analysis of asset pricing models. It is shown that this distribution depends upon the same terms that constitute the standard asset pricing test of Jobson and Korkie (1985, Canadian Journal of Administrative Science 12, 114–138). Contrary to the view held by other authors, we find straightforward expressions for the posterior distribution that can be calculated without resorting to Monte Carlo methods.