Testing for central dominance: Method and application
中心优势的检验：方法与应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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中心优势的检验：方法与应用
- 研究问题
- 如何检验风险分布之间的中心优势关系，并区分它与随机优势在风险变化所引起的决策比较静态上的含义？
- 方法与思路
- 作者将中心优势检验表述为函数不等式检验，推导所提检验下界的渐近分布，并用自助法计算临界值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出首个中心优势检验，利用模拟评价表现，并在二〇〇一至二〇一三年标普五百收益分布中发现中心优势关系。
- 阅读关注点
- 应核对中心优势的函数不等式、检验下界与完整检验的关系、自助法条件，以及决策比较静态所需的经济模型限制。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；检验条件、经验结果和决策模型细节未说明，样本期内的分布关系不能直接形成面向未来的投资判断。
原文摘要
Central dominance (CD) introduced in Gollier (1995, Journal of Economic Theory) is a risk concept that differs from stochastic dominance (SD) in an important way. In particular, CD implies a deterministic comparative static of a change in decision when risk changes, but SD does not have such an implication. In this paper, we propose the first test of central dominance, which amounts to checking a functional inequality. We derive the asymptotic distribution of a lower bound of the proposed test and suggest a bootstrap procedure to compute the critical values. We also conduct simulations to evaluate the performance of this test. Our empirical study finds clear evidence of CD relations between the S&P 500 index return distributions during 2001–2013 and results in unambiguous implications for investment decisions.