Empirical evaluation of overspecified asset pricing models
过度设定资产定价模型的实证评价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：摘要直接研究冗余风险因子、随机贴现因子和风险价格，并评价 CAPM 的常见扩展。
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代码、数据与补充材料
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过度设定资产定价模型的实证评价
- 研究问题
- 当资产定价模型包含可能不必要的风险因子时，如何避免误导性推断，并判断满足定价限制的随机贴现因子是否具有经济意义？
- 方法与思路
- 作者估计与模型定价限制相容的随机贴现因子和风险价格识别集，并提出检验，以识别贴现因子与测试资产无关的问题情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，常见 CAPM 扩展对应的贴现因子线性子空间通常为二维，且经常发现其中所有贴现因子均与测试资产收益不相关。
- 阅读关注点
- 应核对不必要因子如何影响识别、识别集与线性子空间的关系，以及相关性检验如何支持对贴现因子经济意义的判断。
- 阅读边界
- 摘要未列出识别与检验条件、测试资产配置或结果数值；所报问题针对考察的模型和资产，不能直接推广至全部多因子模型。
原文摘要
Empirical asset pricing models with possibly unnecessary risk factors are increasingly common. Unfortunately, they can yield misleading statistical inferences. Unlike previous studies, we estimate the identified set of SDFs and risk prices compatible with a given model’s asset pricing restrictions. We also propose tests that detect problematic situations with economically meaningless SDFs unrelated to the test assets. Empirically, we estimate linear subspaces of SDFs compatible with popular extensions of the traditional and consumption versions of the CAPM, which are typically two-dimensional. Moreover, we often find that all the SDFs in those linear spaces are uncorrelated with the test assets’ returns.