A reexamination of stock return predictability
股票收益可预测性的再考察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：摘要直接讨论股票收益预测检验，并将持续随机波动作为需要处理的关键特征。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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股票收益可预测性的再考察
- 研究问题
- 当股票收益存在持续随机波动、预测变量具有内生非平稳性时，如何可靠检验常用估值比率的收益预测能力？
- 方法与思路
- 作者结合时间变换与工具变量估计，分别处理收益中的持续随机波动，以及预测变量中的内生非平稳性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该检验使用股息价格比、盈利价格比等常见预测变量时，未发现支持股票收益可预测性的证据。
- 阅读关注点
- 应核对时间变换与工具变量的构造、检验成立条件，以及样本时期、收益期限和预测变量集合如何影响结论。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断工具有效性、检验功效或样本细节；未发现预测证据不能等同于证明收益不可预测。
原文摘要
We provide a simple and innovative approach to test for predictability in stock returns. Our approach consists of two methodologies, time change and instrumental variable estimation, which are employed respectively to deal effectively with persistent stochastic volatility in stock returns and endogenous nonstationarity in their predictors. These are prominent characteristics of the data used in predictive regressions, which are known to have a substantial impact on the test of predictability, if not properly taken care of. Our test finds no evidence supporting stock return predictability, at least if we use the common predictive ratios such as dividend–price and earnings–price ratios.