Testing Alphas in Conditional Time-Varying Factor Models With High-Dimensional Assets
高维资产条件时变因子模型中的 Alpha 检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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高维资产条件时变因子模型中的 Alpha 检验
- 研究问题
- 资产数量较多且因子模型参数随条件和时间变化时，如何检验超出理论预期收益的 alpha，并判断常数系数设定是否合适？
- 方法与思路
- 作者针对条件时变因子模型提出高维 alpha（HDA）检验，并配套常数 alpha 与因子载荷检验，以模拟和中美股市实例展示表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，HDA 检验下 FF 三因子模型较 CAPM 更能解释中美市场的均值—方差效率，并报告美国市场相应效率较高。
- 阅读关注点
- 应核对高维渐近设定、alpha 与载荷的时变形式、常数系数检验和 HDA 的衔接，以及均值—方差效率比较的样本与检验依据。
- 阅读边界
- 摘要未说明因子选择、时间跨度、完整检验假设或数值结果；市场效率比较是特定模型与样本下的陈述，不能等同于全面市场效率。
原文摘要
For conditional time-varying factor models with high-dimensional assets, this article proposes a high-dimensional alpha (HDA) test to assess whether there exist abnormal returns on securities (or portfolios) over the theoretical expected returns. To employ this test effectively, a constant coefficient test is also introduced. It examines the validity of constant alphas and factor loadings. Simulation studies and an empirical example are presented to illustrate the finite sample performance and the usefulness of the proposed tests. Using the HDA test, the empirical example demonstrates that the FF three-factor model is better than CAPM in explaining the mean-variance efficiency of both the Chinese and U.S. stock markets. Furthermore, our results suggest that the U.S. stock market is more efficient in terms of mean-variance efficiency than the Chinese stock market. Supplementary materials for this article are available online.