CONSISTENT LOCAL SPECTRUM INFERENCE FOR PREDICTIVE RETURN REGRESSIONS
收益预测回归的一致局部谱推断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：摘要以资产收益预测回归为核心，并明确研究持续性向量自回归与分数阶积分动态，直接对应收益预测和时间序列方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
收益预测回归的一致局部谱推断
- 研究问题
- 状态变量具有分数阶持续性、收益条件均值潜在且持续，并允许预测变量内生及不完美时，如何开展收益预测回归推断？
- 方法与思路
- 作者提出一致局部谱 LCM 估计，建立高斯渐近推断，并构造条件均值持续性估计及无需估计收益持续性的预测变量检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新方法支持所述持续性系统中的推断；标普五百月度应用发现分数阶条件均值，并报告违约利差与国债利率的预测力。
- 阅读关注点
- 应核对不同分数阶记忆参数的允许范围、内生及不完美预测变量的定义、局部谱调参，以及应用是否检验样本外预测表现。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要版本，无法确定有效推断的完整条件及预测效果大小；摘要中的显著预测力不能直接代表样本外收益。
原文摘要
This paper studies the properties of predictive regressions for asset returns in economic systems governed by persistent vector autoregressive dynamics. In particular, we allow for the state variables to be fractionally integrated, potentially of different orders, and for the returns to have a latent persistent conditional mean, whose memory is difficult to estimate consistently by standard techniques in finite samples. Moreover, the predictors may be endogenous and “imperfect.” In this setting, we develop a consistent local spectrum (LCM) estimation procedure, that delivers asymptotic Gaussian inference. Furthermore, we provide a new LCM-based estimator of the conditional mean persistence, that leverages biased regression slopes as well as new LCM-based tests for significance of (a subset of) the predictors, which are valid even without estimating the return persistence. Simulations illustrate the theoretical arguments. Finally, an empirical application to monthly S&P 500 return predictions provides evidence for a fractionally integrated conditional mean component. Our new LCM procedure and tools indicate significant predictive power for future returns stemming from key state variables such as the default spread and treasury interest rates.