因子模型门槛效应的LM、LR和Wald检验及其统计性质研究

因子模型门槛效应的LM、LR和Wald检验及其统计性质研究

论文摘要

门槛因子模型可以有效地刻画高维度时间序列的共变特征和区制转换行为,具有良好的可解释性和预测能力。针对因子载荷矩阵存在的门槛效应,本文首先提出了LM、LR和Wald检验方法,并探讨了其大样本渐近性质,相关结果表明以上检验统计量具有良好的大样本性质和有限样本表现。在实证部分,本文以我国股市的行业指数作为研究对象,通过构建门槛因子模型来刻画我国股票市场波动的共变性特征和非对称效应。实证结果表明基于门槛因子模型可以很好地刻画中国股市行业收益率波动的共变特征和区制转换行为。

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文章来源

类型: 国内会议

作者: 唐亚男,韩猛,白仲林

关键词: 因子模型,区制转换,线性检验,因子个数

来源: 中国数量经济学会2019年年会 2019-10-18

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,金融,证券,投资

单位:

分类号: O212.1;F832.51

DOI: 10.26914/c.cnkihy.2019.076271

页码: 63-78

总页数: 16

文件大小: 780k

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因子模型门槛效应的LM、LR和Wald检验及其统计性质研究
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