(在WW和Size组中),或在量级上较小(在SA和Payout组中) 因此,Fama-MacBeth回归的结果理论预测一致:高YCC的公司风险更高,因此有望获得更高的回报。 示例2 文献来源 作者使用-Macbeth检验在控制了文献中指定的一些其他变量后,互补企业(complementors)的回报可预测性。为了确保稳健性,作者在FamaMacBeth横截面...
1982年,Hansen提出截面估计;1982年前,主要使用的则是Fama-Macbeth回归(1973)。Fama-Macbeth回归剔除了残差在截面上的相关性对标准误的影响,主要步骤如下: 进行时序回归确定因子载荷 βi 在每个时间 t(t=1,⋯,T) 上进行一次截面回归,从而确定每个因子的预期收益率 λ 和错误定价项 αi E[Rit]=αit+βi...
Fama-Macbeth回归的原理、方法和代表文献 Fama-Macbeth回归的原理 Fama-Macbeth回归是一种两阶段计量经济学方法，主要用于解决面板数据中的截面相关性和时间序列依赖性问题。其核心思想是通过分阶段回归分离时间维度和截面维度的信息，从而更稳健地估计因子风险溢价或解释变量的效应。在资产定价领域，该方法被广泛用于检验多...
Fama-MacBeth回归结果的解读主要包括以下几个方面: 1.回归系数:在Fama-MacBeth回归中,回归系数表示特定资产收益率对市场收益率的敏感度。如果回归系数显著不为零,说明该资产与市场收益率之间存在显著的相关性。这可能意味着该资产定价不完全,存在套利机会。 2.R-squared:R-squared是模型拟合优度的度量,表示资产收益率...
Fama Macbeth是一种通过回归方法做因子检验,并且可以剔除残差截面上自相关性的回归方法,同时为了剔除因子时序上的自相关性,可以通过Newey West调整对回归的协方差进行调整。 2. 原理 2.1 系数估计 Fama Macbeth回归分为两步,第一步是横截面回归 ,在截面上用股票收益率对各因子暴露做回归,得到各因子的收益率;第二部...
通常,资产定价模型有两种检验方式,一种是Fama和MacBeth(1973)的横截面回归方法,一种是以Gibbons、Ross和Shanken(1989)的GRS检验为中心的时间序列回归方法。本文的目标是讨论两种方法的不同之处以及相对优势。 时间序列测试——基础框架 Sharpe(1964)和Lintner(1965)的CAPM是一个简单的框架,其结果可以移植到多因子模型...
Fama-MacBeth回归是一种常用的金融计量方法,主要用于估计资产定价模型的因子载荷和风险溢价。在Stata中进行Fama-MacBeth回归通常包括以下几个步骤: 准备Fama-MacBeth回归所需的数据集: 数据集应包含资产收益率、因子暴露(如市值因子、价值因子等)以及市场回报率等变量。 数据应为面板数据格式,即包含多个时期(如月份、季...
fama-macbeth检验流程 Fama-Macbeth检验流程是一种用于验证资产定价模型的方法。它包括以下步骤: 1.收集数据:首先需要收集相关的资产收益率和与之相关的各种影响因素的数据。例如,对于股票资产定价模型,需要收集股票收益率、市场收益率、公司规模、账面市值比等数据。 2.回归分析:利用收集到的数据进行回归分析,将资产...
作者:Yufeng Han, Ai He, David E Rapach, Guofu Zhou摘要:我们扩展了用于横截面回报预测的Fama-MacBeth回归框架,以纳入大数据和机器学习。我们的扩展涉及一个三步过程,用于基于Fama-MacBeth回归生成回报预测,包括正则化和预测器选择以...
作者:Yufeng Han, Ai He, David E Rapach, Guofu Zhou摘要:我们扩展了用于横截面回报预测的Fama-MacBeth回归框架,以纳入大数据和机器学习。我们的扩展涉及一个三步过程,用于基于Fama-MacBeth回归生成回报预测,包括正则化和预测器选择以及...