Misspecification-robust bootstrap t -test for irrelevant factor in linear stochastic discount factor models
线性随机贴现因子模型中无关因子的误设稳健自助 t 检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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线性随机贴现因子模型中无关因子的误设稳健自助 t 检验
- 研究问题
- 在线性随机贴现因子模型存在误设且候选风险因子可能无用时，如何近似未被定价因子的 t 统计量分布？
- 方法与思路
- 作者研究野生自助法对误设模型中 t 统计量分布的近似，分析其有效范围，并以模拟和实证检验展示应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文说明野生自助法能在何种程度上改善分布近似，为涉及无用因子的非标准推断提供另一种处理方法。
- 阅读关注点
- 应核对无用因子与未被定价因子的定义、误设下的极限分布，以及野生自助法有效条件和临界值构造方式。
- 阅读边界
- 摘要未说明自助权重、适用条件或精度提升幅度，不能认定其对所有误设均稳健；仅依据所给出版社摘要版本。
原文摘要
This paper examines the applicability of the bootstrap approach to test for irrelevant risk factors that are potentially useless in misspecified linear stochastic discount factor (SDF) models. In the literature, the misspecification-robust inference with useless factors is known to give rise to nonstandard limiting distributions bounded stochastically to compute critical values. We show how and to what extent the wild bootstrap yields a more accurate approximation of the distribution of t-statistics when testing for an unpriced factor in the context of linear SDF models. Simulation experiments and empirical tests are also used to document the relevance of the bootstrap method.