クロスセクション回帰は、時系列を必要としないため、ファクターが超過リターンでないファクター モデルで使用できることを思い出してください。
列回帰の切片 はゼロです (セクション を参照)。
情報基準を使用したモーメント選択のデータベースの方法 [例: は、より高度です。
シーンでは、一部の設定で制限されたサンプルの動作を改善するのに役立つ場合があります。
一貫性を保つために、股票佣金 帰無仮説では であるため、標本二次モーメントまたは標本共分散を使用して
が可能であると推定されます。ただし、スローダウンに役立つため、サンプル平均を差し引くことをお勧めします。
推定量の特異点問題を解きます。
州税法、低債務不履行リスク、流動性など、その他の要因も非課税国債と米国債の相対価格に影響を与える可能性があります。
セックス。
この質問は ) に基づいています。
. ここで は、各自然状態における値 の確率変数を表します。
プロセス全体を通して、二次効用アクターの富が十分に低く、自分の福利を分かち合う余裕がないと仮定します。
最大ポイント均等消費。
この質問は、に基づいています。
過剰リターン空間が有限次元の場合、過剰リターン空間への変数 の射影は次のようになります。
ここで、 は基礎となるリターンの列ベクトルです。これは、最小二乗法の意味で最適に複製された変数 Y の超過利回りです。
有益。
クロネッカー積には次の性質があります本の最初の部分では、外因性の 次以上のモーメント特性を持つことの利点を検討しています。
レートベースの静的資産価格モデル。この収益率の最終的な収益は、ランダムな分布によって制限されます
一次モーメントは、投資家が初期資産価格を設定することによって決定されます。しかし、多くの場合
投資家は、金融市場の各日付の資産価格を決定します。
将来の価格に影響を与えるだけでなく、最初の価格レベルはランダムに分布しています。この状況に対処するには、さらに多くのことが必要です
期待される収益と、収益率を請求するプロセスに細心の注意を払ってください。実際、そうでなければならない
「期待リターン」の理論は「資産価格」の理論に変わります。 （このd本フェンは検索を楽しんでいます
宗谷本）
この章では、割引方法を使用してキャッシュ フローと割引率をマッピングする方法について説明します。
価格で撃った。最初に、セクション 5.1: 市場効率で重要な概念について説明します。
セックス。望ましいリターンのモデルが確立されると、市場の効率性は合理的な予測と密接に関連していると考えられます。
期間は同等です。このセクションでは、個々の株式と指数のリターンの自己相関に関する文献もまとめています。
オファー。セクションでは、割引率が一定の現在価値モデルについて説明し、セクション では以下を示します。
時変割引率に対応するためにこれらのモデルを一般化する方法
短期および長期の株式リターンを予測するための金利およびその他の評価比率に関する文献。最初
セクション では、回帰を通じて株式のリターンを予測するという計量問題を検討します。