Factor models with many assets: strong factors, weak factors, and the two-pass procedure
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985998%3A_____%2F22%3A00568748" target="_blank" >RIV/67985998:_____/22:00568748 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216208:11640/22:00557297
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2021.01.002" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2021.01.002</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.jeconom.2021.01.002" target="_blank" >10.1016/j.jeconom.2021.01.002</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Factor models with many assets: strong factors, weak factors, and the two-pass procedure
Popis výsledku v původním jazyce
This paper re-examines the problem of estimating risk premia in unconditional linear factor pricing models. Typically, the data used in the empirical literature are characterized by weakness of some pricing factors, strong cross-sectional dependence in the errors, and (moderately) high cross-sectional dimensionality. Using an asymptotic framework where the number of assets/portfolios grows with the time span of the data while the risk exposures of weak factors are local-to-zero, we show that the conventional two-pass estimation procedure delivers inconsistent estimates of the risk premia. We propose a new estimation procedure based on sample-splitting instrumental variables regression. The proposed estimator of risk premia is robust to weak included factors and to the presence of strong unaccounted cross-sectional error dependence. We prove the consistency of the new estimator, establish asymptotically valid inferences using Wald statistics, verify performance of the new procedure in simulations, and revisit some empirical studies.
Název v anglickém jazyce
Factor models with many assets: strong factors, weak factors, and the two-pass procedure
Popis výsledku anglicky
This paper re-examines the problem of estimating risk premia in unconditional linear factor pricing models. Typically, the data used in the empirical literature are characterized by weakness of some pricing factors, strong cross-sectional dependence in the errors, and (moderately) high cross-sectional dimensionality. Using an asymptotic framework where the number of assets/portfolios grows with the time span of the data while the risk exposures of weak factors are local-to-zero, we show that the conventional two-pass estimation procedure delivers inconsistent estimates of the risk premia. We propose a new estimation procedure based on sample-splitting instrumental variables regression. The proposed estimator of risk premia is robust to weak included factors and to the presence of strong unaccounted cross-sectional error dependence. We prove the consistency of the new estimator, establish asymptotically valid inferences using Wald statistics, verify performance of the new procedure in simulations, and revisit some empirical studies.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
50202 - Applied Economics, Econometrics
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2022
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of Econometrics
ISSN
0304-4076
e-ISSN
1872-6895
Svazek periodika
229
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
CH - Švýcarská konfederace
Počet stran výsledku
24
Strana od-do
103-126
Kód UT WoS článku
000803809300005
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85100646014