经济政策不确定性能否驱动股市系统性风险?——基于贝叶斯估计的时变beta检验

发布时间：2021-04-16 16:50

　　笔者基于贝叶斯估计时变参数模型,检验经济政策不确定性是否是驱动股票市场系统性风险β的重要因素,进而探讨融入经济政策不确定性的时变参数模型是否能够提高β估计的准确性。研究结果表明,经济政策不确定性对股市系统性风险具有显著的正向影响,经济政策不确定性越高,中国股票市场系统性风险越大;相比Fama-French五因子模型和Fama-Macbeth回归,融入经济政策不确定性的时变参数模型能够有效提高系统性风险的估计精度,并对股票超额收益具有更强的解释能力;股票异质性对融入经济政策不确定性的时变β具有显著影响,非国有企业、小企业、成长型企业的时变β对股票超额收益率具有更强的解释能力。笔者的研究是对时变β研究的有益补充,亦为不确定性与股市系统性风险关系研究提供了新的证据。 

【文章来源】：中央财经大学学报. 2020,(06)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

中国经济政策不确定性指数与上证综指走势

融入经济政策不确定性的时变β的走势图

国有企业与非国有企业的融入经济政策

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3141804