Identification robust inference for the risk premium in term structure models
期限结构模型中风险溢价的识别稳健推断AI 解读 ↓
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期限结构模型中风险溢价的识别稳健推断
- 研究问题
- 动态仿射期限结构模型的风险因子载荷较弱时，如何检验部分风险溢价，避免常规三阶段估计推断受弱识别影响？
- 方法与思路
- 作者基于已有矩条件设定，将子集因子 Anderson–Rubin 检验扩展到多动态因子和时变风险价格，处理部分风险溢价的推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验具有计算可行性；所述数据分析提示，潜在弱因子可能驱动风险价格变化，且多因子模型的弱识别问题更突出。
- 阅读关注点
- 应核对弱载荷的渐近设定、子集检验如何处理其余风险溢价、临界值构造，以及实证中弱识别证据与风险价格变化的关系。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，无法判断检验的具体有效性条件、功效及置信集合形态；所述实证发现不能普遍外推，也不推断刊本变化。
原文摘要
We propose identification robust statistics for testing hypotheses on the risk premia in dynamic affine term structure models. We do so using the moment equation specification proposed in Adrian et al. (2013). Statistical inference based on their three-stage estimator requires knowledge of the risk factors’ quality and can be misleading when the β’s are weak, which results when sampling errors are of comparable order of magnitude as the risk factor loadings. We extend the subset (factor) Anderson–Rubin test from Guggenberger et al. (2012) to models with multiple dynamic factors and time-varying risk prices. It provides a computationally tractable manner to conduct identification robust tests on a few risk premia when a larger number is present. We use it to analyze potential identification issues arising in the data from Adrian et al. (2013) for which we show that some factors, though potentially weak, may drive the time variation of risk prices, and weak identification issues are more prominent in multi-factor models.