SEQUENTIAL TESTING FOR THE STABILITY OF HIGH-FREQUENCY PORTFOLIO BETAS
高频投资组合贝塔稳定性的序贯检验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：摘要以高频函数型 CAPM 为框架，研究投资组合市场贝塔的稳定性。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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高频投资组合贝塔稳定性的序贯检验
- 研究问题
- 在高频数据框架下，如何持续监测投资组合贝塔是否保持恒定，并为贝塔变化建立具有大样本依据的检验程序？
- 方法与思路
- 作者提出修正的函数型 CAPM 和贝塔恒定性的序贯监测程序，推导其大样本性质，并开展模拟及标普 100 数据应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了监测程序的大样本性质，模拟和标普 100 应用显示有限样本表现良好，但未列出具体性能指标。
- 阅读关注点
- 应核对函数型 CAPM 的设定、贝塔与监测统计量定义、临界值构造，以及误报控制和变化检测能力的评价方式。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 版本摘要，无法判断误报率、检测延迟或实证变化结果，也不能据此确认 CAPM 的有效性及版本变化。
原文摘要
Despite substantial criticism, variants of the capital asset pricing model (CAPM) remain to this day the primary statistical tools for portfolio managers to assess the performance of financial assets. In the CAPM, the risk of an asset is expressed through its correlation with the market, widely known as the beta. There is now a general consensus among economists that these portfolio betas are time-varying and that, consequently, any appropriate analysis has to take this variability into account. Recent advances in data acquisition and processing techniques have led to an increased research output concerning high-frequency models. Within this framework, we introduce here a modified functional CAPM and sequential monitoring procedures to test for the constancy of the portfolio betas. As our main results we derive the large-sample properties of these monitoring procedures. In a simulation study and an application to S&P 100 data we show that our method performs well in finite samples.