Too good to be true? Fallacies in evaluating risk factor models
好得难以置信？风险因子模型评价中的谬误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：摘要直接分析线性资产定价模型、风险因子选择及虚假因子导致的识别问题。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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好得难以置信？风险因子模型评价中的谬误
- 研究问题
- 在线性资产定价模型可能误设且未识别时，最大似然估计与常见拟合评价是否会偏爱无关因子，并排挤有效因子？
- 方法与思路
- 作者研究误设与未识别的最大似然资产定价模型，分析与测试资产收益不相关的虚假因子对拟合指标及因子选择的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称虚假因子可使特定相关系数平方指标呈现完美拟合，并被高概率选入；所举可交易因子设定不受文中所示识别问题影响。
- 阅读关注点
- 应核对完美拟合结论的模型与识别条件、所用相关系数指标，以及可交易因子结果成立的范围和有效因子被排挤的机制。
- 阅读边界
- 仅据出版社摘要，不能将特定指标的完美拟合视为模型有效，也不能据可交易因子的结论推断其不存在其他误设或评价问题。
原文摘要
This paper is concerned with statistical inference and model evaluation in possibly misspecified and unidentified linear asset pricing models estimated by maximum likelihood. Strikingly, when spurious factors (that is, factors that are uncorrelated with the returns on the test assets) are present, the model exhibits perfect fit, as measured by the squared correlation between the model’s fitted expected returns and the average realized returns. Furthermore, factors that are spurious are selected with high probability, and factors that are useful are driven out of the model. While ignoring potential misspecification and lack of identification can be very problematic for models with macroeconomic factors, empirical specifications with traded factors (e.g., Fama and French, 1993; Hou et al., 2015) do not suffer from the identification problems shown in this study.