Volatility and Links between National Stock Markets
波动率与各国股票市场之间的联系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：摘要明确采用股票收益因子模型，以因子波动率解释联动，并研究风险溢价与风险定价，直接对应三个金融方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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波动率与各国股票市场之间的联系
- 研究问题
- 各国股票市场收益的协方差与相关性变化由哪些共同因素驱动，经济变量能解释多少联动，这些关系如何反映市场整合程度？
- 方法与思路
- 作者估计涵盖十六国股票收益的因子模型，以因子波动率变化驱动收益波动，并结合经济变量创新、不可观测因子与风险溢价关系。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告特质风险被定价、各市场风险价格不同；可观测经济变量仅解释较小比例的协方差，相关性变化主要由不可观测因素驱动。
- 阅读关注点
- 应核对因子的设定与识别、时变波动率的建模、风险溢价约束，以及市场整合与特质风险定价结论的统计检验和稳健性。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本时期、收益频率、因子数量或估计细节；所述定价与联动结果依赖模型设定，不能直接视为因果机制或普遍规律。
原文摘要
The authors attempt to account for the covariances between stock markets and to assess their integration. They estimate a factor model for sixteen national stock market returns whose volatility is induced by changing volatility in the factors. Unanticipated returns depend on innovations in economic variables and 'unobservable' factors. Assets risk premia are linear combinations of the factors risk premia. The authors find that idiosyncratic risk is priced and the 'price of risk' is different across stock markets. Besides, only a small proportion of their covariances can be accounted for by 'observable' economic variables. Correlation changes are driven primarily by movements in 'unobservables.' Copyright 1994 by The Econometric Society.