Exact Simulation-Based Tests in Multivariate Regressions: Applications to Asset Pricing Models 1
Notice bibliographique
Résumé
Multivariate regressions (MR) are among the simplest empirical models of finan-cial econometrics. It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MR-based tests are unreliable. Exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [e.g. Gibbons, Ross and Shanken (Econometrica 1989), Shanken (Journal of Finance 1986), Velu and Zhou (Journal of Empirical Finance 1999), Stewart (Econometric Reviews 1997)], most of which depend on normality. In this paper, we propose likelihood based exact market-model tests for possibly non-linear hypotheses, allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. The proposed test procedures are computationally attractive and may be easily obtained by simula-tion. For the Gaussian model, our test results serve to unify existing results on efficiency tests. In non-Gaussian contexts, we re-consider efficiency tests allowing for multivariate student-t errors and unknown zero-beta rate. In this case, we pro-pose a set estimate for the intervening degrees-of-freedom parameter, which serves to devise a confidence-set based exact Monte Carlo test. 1
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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 | 0,019 | 0,160 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».