Estimating and testing investment-based asset pricing models
投资型资产定价模型的估计与检验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：摘要直接研究投资型资产定价模型，以股票收益和企业特征的动态关系构造估计与检验。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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投资型资产定价模型的估计与检验
- 研究问题
- 投资型资产定价模型能否解释企业股票收益与特征在各时点的联系，而不只解释这种联系的平均表现？
- 方法与思路
- 作者将投资型模型关于收益时间序列的预测纳入GMM估计和检验，以考察比平均关系更强的动态限制。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称仅含一种实物资本投入的标准投资型模型无法匹配股票收益的时间序列性质，并讨论这一结果的研究含义。
- 阅读关注点
- 核对时间序列预测如何转化为矩条件、与平均关系检验有何区别，以及模型拒绝对工具变量和模型设定的敏感性。
- 阅读边界
- 摘要未说明具体矩条件、数据和拒绝程度；结论针对所考察的单一实物资本标准设定，不能据此否定所有投资型定价模型。
原文摘要
Investment-based asset pricing models typically predict a close link between a firm’s stock return and its characteristics at any point in time. Yet, previous studies have primarily focused on the weaker prediction that this link holds on average, finding substantial empirical support. We show how to incorporate the time-series predictions in the estimation and testing of investment-based models using the generalized method of moments. We find that standard specifications of investment-based models with one physical capital input fail to match the time series properties of stock returns in the data, and discuss the implications of the findings for future research.