Canada. Finite Sample Analysis of Two-Pass Cross-Sectional Regressions
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we investigate finite sample properties of the two-pass cross-sectional regression (CSR) methodology, which is popular for estimation of risk premia and testing of beta pricing models. We find that the finite sample distribution of the estimated risk premium differs significantly from the asymptotic distribution. In particular, the risk premium estimates obtained from the second pass CSR of average returns on estimated betas can have serious bias even when the number of time series observations is reasonably large. In addition, the standard error of the estimated risk premium based on the asymptotic distribution overstates the actual standard error. A simple biasadjustment on the estimated zero-beta rate and risk premium is proposed and the adjusted version is shown to have better finite sample properties than the unadjusted one. In empirical asset pricing literature, the popular two-pass cross sectional regression (CSR) methodology developed by Black, Jensen, and Scholes (1972) and Fama and MacBeth (1973) is often used for estimation of risk premia and testing of beta asset pricing models. Although there are many variations of this two-pass methodology, its basis setup always involves two steps. In the first pass, the betas of the test assets are estimated using the usual ordinary least squares (OLS) time series regression of returns on some common factors. In the second pass, the returns on test
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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 | 0,023 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».