A two-step indirect inference approach to estimate the long-run risk asset pricing model
长期风险资产定价模型的两步间接推断估计AI 解读 ↓
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长期风险资产定价模型的两步间接推断估计
- 研究问题
- 长期消费风险模型结构复杂，如何估计宏观经济动态与投资者偏好，并评估其解释实体经济和金融市场的能力？
- 方法与思路
- 作者提出两步间接推断，将宏观经济动态与偏好参数的估计分开，并通过蒙特卡洛实验和美国数据应用考察方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该策略用于探索估计的可行性与效率，并重新评估长期风险模型；作者还指出其可能适用于其他消费型定价模型。
- 阅读关注点
- 应核对两步估计的参数划分、辅助模型与识别依据，以及第一步估计误差如何影响偏好参数推断和模型评价。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断估计效率的具体改善或模型评价结论；摘要未说明样本区间、识别条件及数值结果。
原文摘要
The long-run consumption risk model provides a theoretically appealing explanation for prominent asset pricing puzzles, but its intricate structure presents a challenge for econometric analysis. This paper proposes a two-step indirect inference approach that disentangles the estimation of the model’s macro-economic dynamics and the investor’s preference parameters. A Monte Carlo study explores the feasibility and efficiency of the estimation strategy. We apply the method to recent U.S. data and provide a critical re-assessment of the long-run risk model’s ability to reconcile the real economy and financial markets. This two-step indirect inference approach is potentially useful for the econometric analysis of other prominent consumption-based asset pricing models that are equally difficult to estimate.