Time-Varying Risk Premium in Large Cross-Sectional Equity Data Sets
大型股票横截面数据中的时变风险溢价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：摘要明确研究股票收益的条件线性资产定价、时变风险溢价与近似因子结构，直接对应资产定价和金融因子方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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大型股票横截面数据中的时变风险溢价
- 研究问题
- 面对大型非平衡股票收益面板，如何估计条件线性资产定价模型的时变风险溢价路径，并检验无套利诱导的定价限制？
- 方法与思路
- 作者用加权两步横截面回归估计风险溢价，纳入共同与个股特定条件变量，以硬阈值估计渐近方差，并在近似因子结构下推导无套利限制。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立估计量的一致性与渐近正态性；美国个股应用显示危机期风险溢价较大且波动，并拒绝条件四因子模型的定价限制。
- 阅读关注点
- 核对横截面与时间维度共同增长的条件、非平衡面板和误差相关的处理、硬阈值选择，以及无套利检验与条件四因子设定。
- 阅读边界
- 摘要未列出渐近条件、阈值规则或检验数值；应用覆盖1964—2009年美国股票，对其他市场及定价模型的适用性仍需核对。
原文摘要
We develop an econometric methodology to infer the path of risk premia from a large unbalanced panel of individual stock returns. We estimate the time-varying risk premia implied by conditional linear asset pricing models where the conditioning includes both instruments common to all assets and asset-specific instruments. The estimator uses simple weighted two-pass cross-sectional regressions, and we show its consistency and asymptotic normality under increasing cross-sectional and time series dimensions. We address consistent estimation of the asymptotic variance by hard thresholding, and testing for asset pricing restrictions induced by the no-arbitrage assumption. We derive the restrictions given by a continuum of assets in a multi-period economy under an approximate factor structure robust to asset repackaging. The empirical analysis on returns for about ten thousand U.S. stocks from July 1964 to December 2009 shows that risk premia are large and volatile in crisis periods. They exhibit large positive and negative strays from time-invariant estimates, follow the macroeconomic cycles, and do not match risk premia estimates on standard sets of portfolios. The asset pricing restrictions are rejected for a conditional four-factor model capturing market, size, value, and momentum effects.