An Examination of the Time Series Properties of Beta in the Market Model
市场模型中贝塔系数的时间序列性质考察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：摘要直接研究市场模型的贝塔因子暴露，并用ARMA刻画其时间序列动态。
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市场模型中贝塔系数的时间序列性质考察
- 研究问题
- 股票市场模型中的贝塔系数具有怎样的动态规律，使用季度或半年度窗口估计贝塔，会如何影响观察到的持续性？
- 方法与思路
- 作者使用1962年7月至1986年12月的CRSP日收益，对行业股票及随机抽取的100只股票分窗口估计贝塔，再分析其时间序列。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，贝塔序列与ARMA(1,1)相容，并报告两种窗口下自回归参数的关系，认为窗口变长时贝塔表现得更随机。
- 阅读关注点
- 应核对贝塔估计误差的处理、ARMA模型诊断，以及摘要所述参数平方根关系是否与其关于持续性下降的解释一致。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的OpenAlex索引摘要；平方根关系与持续性解释需要核验，且未提供参数值、显著性或样本外证据。
原文摘要
Understanding the stochastic behavior of beta is fundamental to portfolio risk management. We evaluate the time series properties of beta for oil industry stocks, machinery industry stocks, and a random sample of 100 stocks. Daily returns for stocks in each of these industries and the random sample are obtained from the Center for Research in Security Prices tapes for the period July 1962 through December 1986 and are grouped into 98 quarter-year, and also 49 half-year, nonoverlapping time intervals. Beta is estimated for each interval. Our analysis indicates that the time series of beta is consistent with ARMA(1, 1). We found that the autoregressive parameter of the time series of beta estimated using a half-year interval is equal to the square root of the autoregressive parameter of the time series of beta using a quarter-year interval. Thus, as the length of time interval chosen to estimate beta becomes longer, the time series behavior of beta becomes less autoregressive and more random in nature.