Unexplained factors and their effects on second pass R -squared’s
未解释因子对第二步回归拟合优度的影响AI 解读 ↓
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未解释因子对第二步回归拟合优度的影响
- 研究问题
- 当观测代理因子与真实潜在因子的相关性较弱时，两步资产定价回归中的第二步拟合优度是否仍能反映预期收益与因子的关系强度？
- 方法与思路
- 作者推导第二步 OLS 与 GLS 决定系数的大样本分布，分析第一步残差中的未解释因子如何同时影响贝塔估计误差和平均组合收益。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称共享的潜在因子结构可能产生较高的第二步 OLS 拟合优度，而该数值不代表关系较强，从而对相关经验研究的解释提出质疑。
- 阅读关注点
- 应核对弱相关代理因子的渐近设定、贝塔误差的共同因子结构及 OLS 与 GLS 的差异，检查高拟合优度出现的条件和诊断含义。
- 阅读边界
- 仅据所列出版社摘要，无法确定弱相关的具体量级、渐近框架及经验影响幅度；不能据此判断所有两步资产定价回归的结论均不可靠。
原文摘要
We construct the large sample distributions of the OLS and GLS R2’s of the second pass regression of the Fama and MacBeth (1973) two pass procedure when the observed proxy factors are minorly correlated with the true unobserved factors. This implies an unexplained factor structure in the first pass residuals and, consequently, a large estimation error in the estimated beta’s which is spanned by the beta’s of the unexplained true factors. The average portfolio returns and the estimation error of the estimated beta’s are then both linear in the beta’s of the unobserved true factors which leads to possibly large values of the OLS R2 of the second pass regression. These large values of the OLS R2 are not indicative of the strength of the relationship. Our results question many empirical findings that concern the relationship between expected portfolio returns and (macro-) economic factors.