Spurious Inference in Reduced-Rank Asset-Pricing Models
降秩资产定价模型中的虚假推断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：摘要直接讨论线性资产定价模型、与测试资产收益无关的因子及相关检验失效，支持资产定价和金融因子分类。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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降秩资产定价模型中的虚假推断
- 研究问题
- 在可能误设的降秩线性资产定价模型中，与测试资产收益不相关的虚假因子，会如何影响模型设定及过度识别检验？
- 方法与思路
- 作者研究连续更新广义矩估计下的检验性质，考察虚假因子以及欠识别模型中零空间维数增大时的渐近拒绝行为。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称存在虚假因子时，正确设定检验的渐近功效等于名义水平；零空间维数大于一时，过度识别检验的拒绝概率通常进一步下降。
- 阅读关注点
- 重点核对虚假因子与降秩、欠识别的关系，功效等于名义水平的成立条件，以及零空间维数变化如何影响检验的拒绝概率。
- 阅读边界
- 摘要未列出全部正则条件，也未说明修正检验的方法；结论针对所述模型及估计方式，不能据此否定所有因子定价检验。
原文摘要
We study some seemingly anomalous results that arise in possibly misspecified, reduced-rank linear asset-pricing models estimated by the continuously updated generalized method of moments. When a spurious factor (that is, a factor that is uncorrelated with the returns on the test assets) is present, the test for correct model specification has asymptotic power that is equal to the nominal size. In other words, applied researchers will erroneously conclude that the model is correctly specified even when the degree of misspecification is arbitrarily large.The rejection probability of the test for overidentifying restrictions typically decreases further in underidentified models where the dimension of the null space is larger than 1.