一种新的金融动态横截面估计方法——基于中国股票市场条件定价模型评估的应用与扩展

发布时间：2018-03-04 13:27

  本文选题：动态横截面回归模型　切入点：条件资产定价模型　出处：《管理科学学报》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：大多数资产定价模型常常用静态横截面回归(the static cross-sectional regression)进行定价表现评估,从而投资组合回报率的时间变化性并不能被时变的风险承载或者(和)时变的风险溢价所解释.本文从经济学的角度,运用一种新的金融动态横截面回归(the dynamic crosssectional regression),首次考察了基于中国股票市场和美国股票市场的条件资产定价模型的定价表现:股票市场投资组合回报率的时变性是否能被时变的风险溢价所解释.本文发现,短期收益反转和流通市值加权市场换手率为条件变量的条件资本资产定价模型和基于消费的条件资本资产定价模型,能更好的解释中国股票投资组合的回报时变性,其时变性主要来自于时变的风险溢价.另外,本文发现一些拥有持续(persistence)和缓慢变化(slow-moving)特性的条件变量更能够解释横截面投资组合的时变回报.
[Abstract]:Most asset pricing models often use static cross-section regression the static cross-sectional regression to evaluate pricing performance. Therefore, the temporal variability of portfolio returns can not be explained by time-varying risk bearing or / or time-varying risk premium. Using a new dynamic cross section regression of the dynamic crosssectional regression, the pricing performance of the conditional asset pricing model based on Chinese stock market and American stock market is investigated for the first time. Whether it can be explained by the time-varying risk premium. The conditional capital asset pricing model and the consumption-based conditional capital asset pricing model can better explain the time-varying return of China's stock portfolio. In addition, it is found that some conditional variables with persistent and slow-changing characteristics can better explain the time-varying return of cross-sectional portfolio.
【作者单位】： 西南财经大学金融学院;西南财经大学工商管理学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助青年项目(JBK150124)
【分类号】：F832.51

【参考文献】

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