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Three essays on statistical inference for stock return predictions and capital asset pricing models.

机译：关于股票收益预测和资本资产定价模型的统计推断的三篇论文。

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摘要

In this dissertation, I focus on econometric issues arising in the fields of Financial Economics. In the first chapter, I study return predictability in international equity markets focusing on the effects of the bias and spurious regression problems for statistical inference. The slope coefficient estimator in predictive regressions for stock returns is biased in the presence of a lagged stochastic regressor. Spurious regression may also occur if the underlying expected return is highly persistent. I consider the effect of these biases in the presence of data mining for the predictive variables. I find that the two biases can reinforce or offset each other, depending on the parameters of the model. I present a new bias expression valid with an unobserved true expected returns and re-evaluate return predictability in international equity markets adjusting for data mining associated with both effects.;The second chapter studies tests for structural changes in the trend function of a univariate time series that are robust to whether the noise component is stationary (I (0)) or contains an autoregressive unit root (I(1)). The tests of interest are the robust procedures recently proposed by Perron and Yabu (2009) and Harvey, Leybourne and Taylor (2009), both of which attain the same limit distribution under I(0) and I(1) errors. We compare their finite sample size and power under different data-generating processes for the noise components. We apply the tests to a large historical panel of real exchange rates with respect to the U.S. dollar for 19 countries and document simultaneous shifts in level and trend for many series.;The third chapter studies the sampling interval effect in estimating capital asset pricing models. In past empirical studies, the beta coefficient estimates are documented to be sensitive to the sampling interval used for returns. We provide a theoretical framework to explain this sampling interval effect. We show that it can be attributable to the existence of transitory components in stock prices, and provide empirical evidence supporting its presence.
机译：本文主要研究金融经济学领域中的计量经济学问题。在第一章中，我研究了国际股票市场的收益可预测性，重点是偏倚和虚假回归问题对统计推断的影响。在存在滞后随机回归变量的情况下，股票收益的预测回归中的斜率系数估计量有偏差。如果潜在的预期收益是高度持久的，则也可能发生虚假回归。我考虑了在预测变量存在数据挖掘的情况下这些偏见的影响。我发现这两个偏差可以相互补充或抵消，具体取决于模型的参数。我提出了一个新的偏差表达式，它具有未观察到的真实预期收益，并重新评估了国际股票市场的收益可预测性，并针对与这两种效应相关的数据挖掘进行了调整;第二章研究了单变量时间序列趋势函数的结构变化检验对于噪声分量是固定的（I（0））还是包含自回归单位根（I（1））而言，这些函数都具有较强的鲁棒性。感兴趣的测试是Perron和Yabu（2009）以及Harvey，Leybourne和Taylor（2009）最近提出的鲁棒程序，在I（0）和I（1）误差下，这两种方法均获得相同的极限分布。我们比较了噪声分量在不同数据生成过程下的有限样本大小和功效。我们将这些测试应用于19个国家/地区相对于美元的历史汇率的大型历史面板，并记录了多个系列同时发生的水平和趋势变化。;第三章研究了估计资本资产定价模型中的采样间隔效应。在过去的经验研究中，β系数估计值被记录为对用于回报的采样间隔敏感。我们提供了一个理论框架来解释这种采样间隔效应。我们表明，这可以归因于股票价格中存在暂时性成分，并提供支持其存在的经验证据。

著录项

  • 作者

    Chun, Sungju.;

  • 作者单位

    Boston University.;

  • 授予单位 Boston University.;
  • 学科 Economics General.;Economics Finance.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2012
  • 页码 135 p.
  • 总页数 135
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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