A Large Confirmatory Dynamic Factor Model for Stock Market Returns in Different Time Zones
跨时区股票收益的大型验证性动态因子模型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：摘要直接以跨时区股票收益为对象，使用全球和洲际共同因子研究市场联动，最直接对应金融因子模型方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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跨时区股票收益的大型验证性动态因子模型
- 研究问题
- 如何在跨多个时区观测的股票日收益中区分全球与洲际共同因素，并估计这些因素所反映的市场联动？
- 方法与思路
- 作者建立含全球及洲际因子的验证性动态因子模型，提出恰好识别的准极大似然估计及利用全部限制的 EM 估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两种估计量一致且渐近正态，改进估计量达到指定不可行 OLS 的渐近分布；应用发现高 VIX 时多数市场更整合。
- 阅读关注点
- 应核对时区差异如何进入模型、因子与参数的识别限制，以及渐近等价条件和市场整合程度的具体度量方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未给出限制形式，VIX 与整合的关联也不能据此解释为因果。
原文摘要
We propose a confirmatory dynamic factor model for a large number of stocks whose returns are observed daily across multiple time zones. The model has a global factor and a continental factor that both drive the individual stock return series. We propose two estimators of the model: a quasi-maximum likelihood estimator (QML-just-identified), and an improved estimator based on an Expectation Maximization (EM) algorithm (QML-all-res). Our estimators are consistent and asymptotically normal under the large approximate factor model setting. In particular, the asymptotic distributions of QML-all-res are the same as those of the infeasible OLS estimators that treat factors as known and utilize all the restrictions on the parameters of the model. We apply the model to MSCI equity indices of 42 developed and emerging markets, and find that most markets are more integrated when the CBOE Volatility Index (VIX) is high.