milan米兰体育官网 股市因素的预测能力

引用

Elgammal M、Ahmed F 和 McMillan D (2022) 股市因素的预测能力。经济和金融研究，39 (1)，第 111-124 页。 https://doi.org/10.1108/SEF-01-2021-0010

摘要
目的 本文通过基于滚动和递归回归的一步预测生成交易规则，询问一系列股票市场因素是否包含对投资者有用的信息。 设计/方法论/途径 使用美国 3256 家公司的数据，我们使用固定效应面板和个体回归来估计一系列因素的股票回报，并使用滚动和递归方法生成时变系数。随后，我们对预期收益进行一步预测，模拟交易策略并将其表现与已实现的收益进行比较。 发现 面板和个别公司回归的结果表明，包含动量、逆转和质量因素的扩展 Fama-French 五因素模型优于其他模型。此外，基于滚动的回归在预测回报方面优于递归回归。 研究局限性/影响 我们的结果支持每个因素的系数存在显着的时间变化，同时表明递归回归中固有的更远的观测值不会提高对最近观测值的预测能力。结果支持市场因素能够提高买入并持有策略的预测绩效。 实际意义 这里提出的结果对于了解预期股票回报动态的学者和寻求通过了解哪些因素决定股票回报变动来提高投资组合绩效的投资者来说都将感兴趣。 原创性/价值 我们研究风险因素提供准确预测的能力，从而为投资者带来经济价值。我们进行了一系列移动和扩展窗口回归，以追踪股票回报平均响应对解释因素的动态变动。我们使用时变参数来生成预期收益的一步预测并模拟交易策略。

关键字
股票回报；股市因素；可预测性；控制板;交易规则

期刊
经济与金融研究：第 39 卷，第 1 期

• 8月修订的股市因素的预测能力