Nonparametric Stochastic Discount Factor Decomposition
随机贴现因子的非参数分解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：摘要直接研究随机贴现因子分解及长期投资期限的定价特征，属于资产定价方向。
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随机贴现因子的非参数分解
- 研究问题
- 如何从动态经济的数据中估计随机贴现因子的永久与暂时成分，并刻画永久成分所对应的长期投资定价特征？
- 方法与思路
- 作者提出非参数估计 Perron–Frobenius 特征函数与特征值的方法，并将递归偏好的延续价值递推解释为非线性特征问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该框架可恢复两类成分的时间序列、长期收益率与测度变换，并给出一致性、收敛速度及相关估计量的渐近正态性。
- 阅读关注点
- 应核对特征解的存在与唯一性、非参数估计的正则条件，以及递归偏好应用中贴现因子和消费、收益增长过程的具体设定。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未说明具体正则条件、实证结果与刊本变化。
原文摘要
Stochastic discount factor (SDF) processes in dynamic economies admit a permanent-transitory decomposition in which the permanent component characterizes pricing over long investment horizons. This paper introduces an empirical framework to analyze the permanent-transitory decomposition of SDF processes. Specifically, we show how to estimate nonparametrically the solution to the Perron-Frobenius eigenfunction problem of Hansen and Scheinkman (2009). Our empirical framework allows researchers to (i) recover the time series of the estimated permanent and transitory components and (ii) estimate the yield and the change of measure which characterize pricing over long investment horizons. We also introduce nonparametric estimators of the continuation value function in a class of models with recursive preferences by reinterpreting the value function recursion as a nonlinear Perron-Frobenius problem. We establish consistency and convergence rates of the eigenfunction estimators and asymptotic normality of the eigenvalue estimator and estimators of related functionals. As an application, we study an economy where the representative agent is endowed with recursive preferences, allowing for general (nonlinear) consumption and earnings growth dynamics.