Spanning tests in return and stochastic discount factor mean–variance frontiers: A unifying approach
收益与随机贴现因子均值—方差前沿的张成检验：统一方法AI 解读 ↓
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收益与随机贴现因子均值—方差前沿的张成检验：统一方法
- 研究问题
- 新增资产是否改变收益或随机贴现因子的均值—方差前沿，能否通过具有经济含义的成本与均值代表组合进行统一检验？
- 方法与思路
- 作者构造代表组合的张成检验，将最优GMM推断扩展到影响函数长期二阶矩矩阵奇异的情形，并分析不同估计程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新检验与既有检验在局部备择下渐近等价，单步方法可产生数值相同的过度识别检验，并提供美国股票组合应用。
- 阅读关注点
- 应核对代表组合与张成原假设的关系、奇异矩阵处理、单步程序数值一致性的条件，以及股票组合检验的具体设定。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，渐近等价和数值一致的完整条件未说明；美国股票组合应用的拒绝结果及经济量级也未给出。
原文摘要
We propose new spanning tests that assess if the initial and additional assets share the economically meaningful cost and mean representing portfolios. We prove their asymptotic equivalence to existing tests under local alternatives. We also show that unlike two-step or iterated procedures, single-step methods such as continuously updated GMM yield numerically identical overidentifying restrictions test, so there is arguably a single spanning test. To prove these results, we extend optimal GMM inference to deal with singularities in the long run second moment matrix of the influence functions. Finally, we test for spanning using size and book-to-market sorted US stock portfolios.