Semiparametric Estimation of Risk–Return Relationships
风险与收益关系的半参数估计AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究超额收益的均值与方差约束及风险价格，并显式处理估计因子，因而对应资产定价、金融因子和波动率方向。
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…
风险与收益关系的半参数估计
- 研究问题
- 给定一组参数化因子时，如何估计超额收益条件均值与条件方差之间的关系，并避免对二者采用完整参数化模型？
- 方法与思路
- 作者以半参数广义最小二乘估计给定参数化因子下条件均值与条件方差之间的参数约束，无需为均值和方差指定完整参数模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立一致性与渐近正态性，并给出估计因子不影响渐近标准误的充分条件；CRSP应用中估得正且显著的风险价格。
- 阅读关注点
- 应核对均值与方差约束的经济含义、因子估计误差不影响标准误的条件，以及半参数估计步骤和风险价格显著性的稳健性。
- 阅读边界
- 摘要未交代因子构造、半参数部分的具体估计方法及样本时期；单项应用的正风险价格不能据此推广为普遍成立的风险补偿关系。
原文摘要
This article proposes semiparametric generalized least-squares estimation of parametric restrictions between the conditional mean and the conditional variance of excess returns given a set of parametric factors. A distinctive feature of our estimator is that it does not require a fully parametric model for the conditional mean and variance. We establish consistency and asymptotic normality of the estimates. The theory is nonstandard due to the presence of estimated factors. We provide sufficient conditions for the estimated factors not to have an impact in the asymptotic standard error of estimators. A simulation study investigates the finite sample performance of the estimates. Finally, an application to the CRSP value-weighted excess returns highlights the merits of our approach. In contrast to most previous studies using nonparametric estimates, we find a positive and significant price of risk in our semiparametric setting.