Modelling Risk Premiums in Equity and Foreign Exchange Markets
Notice bibliographique
Résumé
The observed predictability of excess returns in equity and foreign exchange markets has largely been attributed to the presence of time-varying risk premiums in these markets. For example, excess equity returns were found to be explained by various financial and economic variables. Similarly, in the foreign exchange market, the forward rate was found not to be an unbiased predictor of the future spot rate, and excess foreign exchange returns were shown to be partially explained by other variables of the foreign exchange market, notably the forward premium. However, notwithstanding the extensive empirical evidence on the above, theoretical models of international asset pricing have not been entirely successful in producing equilibrium conditions that replicate the actual behaviour of the different asset moments in empirical tests for reasonable parameter values. In fact, these models had limited success despite either rich preference structures or general driving processes for the exogenous environment of the model. In this paper, we evaluate excess asset returns in equity and foreign exchange markets by combining generalized preferences to a heteroscedastic driving process in the same model. We do so by extending the international asset-pricing model of Bekaert, Hodrick, and Marshall (1997) in which the authors adopt disappointment-aversion-type preferences and a homoscedastic exogenous environment. We show that our very general framework, with plausible parameter values, is fairly successful in generating predictability and moment levels of excess returns that are consistent with the sample data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».