Modeling Stock Prices without Knowing How to Induce Stationarity
无需预先确定平稳化方式的股票价格建模：计算更正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：摘要明确研究股票价格现值模型，并在股票价格与股利的 VAR 中评估跨方程限制，支持资产定价与 VAR 分类。
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无需预先确定平稳化方式的股票价格建模：计算更正
- 研究问题
- 在股票价格与股利的 VAR 中检验现值模型限制时，遗漏先验映射雅可比及积分常数会如何影响后验概率计算？
- 方法与思路
- 作者修正受限参数空间中先验映射的雅可比遗漏，以及计算非受限概率时的积分常数遗漏，并重新报告相关计算。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确承认原后验赔率相关结果受到两项遗漏影响，称修订表格中的计算与此前报告存在实质性差异。
- 阅读关注点
- 应优先核对各假设的参数空间、先验变换和归一化过程，再比较修订概率与原结果对现值模型判断的影响。
- 阅读边界
- 当前 Crossref 摘要属于计算更正内容，未给出修订数值或变化方向，不能沿用原结论或推断后续版本变化。
原文摘要
In “Modeling Stock Prices without Knowing How to Induce Stationarity” (1994, Econometric Theory 10, 701–719), we used posterior-odds calculations to evaluate restrictions imposed by a present-value model of stock prices across the equations of a VAR representation of stock prices and dividends. The results we reported are tainted by the omission of two factors: the Jacobians induced by the mapping of our priors over VAR parameters β into the restricted sample spaces relevant under hypotheses H 2 -H 4 (hence, tainting our calculations of p ( H i |y,X) in (22) for i = 2–4), and an integrating constant needed in calculating the unrestricted probability p ( H i |y,X) in (22). Table 1 reports our revised calculations, which differ substantively from those reported previously.