【摘 要】
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资本市场异象的存在以及传统模型解释力的下降,导致越来越多的因子被提出,试图用来解释资产收益率,但这些因子大多是被独立提出来的。我们知道在计量经济学中,为了尽量减少因
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资本市场异象的存在以及传统模型解释力的下降,导致越来越多的因子被提出,试图用来解释资产收益率,但这些因子大多是被独立提出来的。我们知道在计量经济学中,为了尽量减少因缺少重要自变量而出现的模型偏差,通常会选择尽可能多的自变量,以提高模型的解释性和预测精度。因此这些独立提出来的定价因子可能存在很大的模型偏差,从而其得出的结论也并不是那么令人信服。本文基于高维数据和许多企业级特征,从高维的视角来研究资产定价问题。将传统的似不相关回归(SUR)模型在高维上进行推广,解决了 SUR模型在高维情况下,协方差矩阵估计和变量选择这两个方面存在的不足。实证结果表明,本文方法在模型的解释能力和预测角度上都要优于单方程弹性网(EN)方法和Kitchen-Sink(KS)回归方法。此外,实证结果成功的捕捉到了目前主流的研究资产定价问题的Fama-French五因子等市场因子,以及我们所感兴趣的企业级特征。本文还从理论方面对通货膨胀率(Cpiret)、股票交易量(Share Volume)以及特殊项目(Special Item)这些主要定价因子进行了解释说明,从理论上体现本文方法具有一定的合理性和科学性。
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