Evaluating asset‐pricing models using the Hansen–Jagannathan bound: a Monte Carlo investigation
利用 Hansen–Jagannathan 界评价资产定价模型：蒙特卡洛研究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：摘要直接评价资产定价模型，并以 Hansen–Jagannathan 界和偏好设定研究检验表现。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
利用 Hansen–Jagannathan 界评价资产定价模型：蒙特卡洛研究
- 研究问题
- 基于模型与 Hansen–Jagannathan 界之间距离的检验，在有限样本中如何控制第一类错误，同时维持识别错误模型的能力？
- 方法与思路
- 作者用蒙特卡洛研究真实资产定价模型的拒绝率，考察以风险中性情形统计量分布构造临界值，并扩展至非可分偏好。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称风险中性分布给出的临界值能限制第一类错误，适用于所讨论的时间及状态非可分偏好，且第二类错误率可接受。
- 阅读关注点
- 应核对距离统计量、风险中性分布的极端性依据、偏好与数据生成设定，以及第一类和第二类错误的具体评估范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能确认结论适用的完整条件或误差率数值；作者所称可接受的第二类错误需要结合备择模型判断。
原文摘要
Abstract We use recent statistical tests, based on a ‘distance’ between the model and the Hansen–Jagannathan bound, to compute the rejection rates of true models. For asset‐pricing models with time‐separable preferences, the finite‐sample distribution of the test statistic associated with the risk‐neutral case is extreme, in the sense that critical values based on this distribution deliver type I errors no larger than intended—regardless of risk aversion or the rate of time preference. We also show that these maximal‐type‐I‐error critical values are appropriate for both time and state non‐separable preferences and that they yield acceptably small type II error rates. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.