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：摘要以跨时区股票日收益的全球和洲际动态因子为核心，并应用多个市场的股权指数，直接属于金融因子模型。
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
- 对于在多个时区观测到的日度股票收益，如何以预设的全球与洲际因子结构建模，并有效估计因子载荷及相关动态参数？
- 方法与思路
- 作者构造全球和洲际因子共同驱动收益的验证性动态模型，提出恰好识别的准极大似然估计及利用全部参数约束的 EM 估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两种估计均一致且渐近正态，后一估计的渐近分布等同于使用全部约束且因子已知的不可行 OLS；应用考察市场整合。
- 阅读关注点
- 应核对跨时区观测如何进入动态结构、验证性约束与因子识别，以及全部约束估计的渐近等价条件和市场整合指标定义。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要；时区处理、因子动态及整合度量细节未说明，VIX 较高时的整合发现不能解释为因果或推断版本变化。
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.