Testing Linear Factor Pricing Models With Large Cross Sections: A Distribution-Free Approach
大横截面线性因子定价模型检验：分布无关方法AI 解读 ↓
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大横截面线性因子定价模型检验：分布无关方法
- 研究问题
- 在线性因子定价模型中，如何对 β 定价表示进行有限样本检验，并在非正态、异方差及协方差随时间变化时处理大量测试资产？
- 方法与思路
- 作者提出有限样本分布无关检验，允许未知形式的非正态、异方差和时变协方差，并考察时间长度与资产数量对检验力的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验力随时间序列长度或测试资产数量增加而提高，并将其与资产过多时可能失去检验力或无法计算的常用检验对比。
- 阅读关注点
- 应核对分布无关性的成立条件、有限样本尺寸控制及检验力结论的适用范围，特别是资产依赖结构和资产选择如何影响有效性。
- 阅读边界
- 分布无关不意味着无需假设；摘要未列出完整条件、统计量或计算细节，也未给出特定样本下的检验力与比较结果。
原文摘要
In this article, we develop a finite-sample distribution-free procedure to test the beta-pricing representation of linear factor pricing models. In sharp contrast to extant finite-sample tests, our framework allows for unknown forms of nonnormalities, heteroscedasticity, and time-varying covariances. The power of the proposed test procedure increases as the time series lengthens and/or the cross section becomes larger. So the criticism sometimes heard that nonparametric tests lack power does not apply here, since the number of test assets is chosen by the user. This also stands in contrast to the usual tests that lose power or may not even be computable if the number of test assets is too large. Supplementary materials for this article are available online.