Consumption Growth as a Risk Factor? Evidence from Canadian Financial Markets. This version: February 2002
Notice bibliographique
Résumé
A linear factor model is used to link the returns on a number of assets from the Toronto Stock Exchange and Canadian bond market to observable risk factors. The proxies used for the underlying state variables are those generally identified by the Capital Asset Pricing Model (CAPM) and the Intertemporal or Consumption-based Capital Asset Pricing Model (CCAPM), namely the return on wealth, as measured by the return on the market portfolio, and consumption growth. The econometric model exploits the restrictions of the linear factor model to estimate conditional betas and to evaluate the size of the risk premia. Results show that the market risk premium is very precisely estimated and does not seem to vary much over the period considered. The estimated mean market risk premium is positive and it contributes to explain an important part of the excess returns on the assets considered in this analysis. On the other hand, the estimated consumption risk premium is much more variable and its impact on excess returns has decreased substantially during the last decade compared to the previous thirty years or so. JEL Classification: G10, G12 Key words: Asset pricing, multifactor model, risk premia, conditional betas. We would like to thank Steve Ambler, Russell Davidson, Alain Guay, Michel Normandin as well as seminar
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,001 |
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 ».