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Variance risk in aggregate stock returns and time-varying return predictability

机译：股票总收益中的方差风险和时变收益可预测性

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This paper introduces a new out-of-sample forecasting methodology for monthly market returns using the variance risk premium (VRP) that is both statistically and economically significant. This methodology is motivated by the 'beta representation,' which implies that the market risk premium is related to the price of variance risk by the variance risk exposure. Hence, when the slope of the contemporaneous regression of market returns on variance innovation is larger, future returns are more sharply related to the current VRP. Also, predictions are more accurate when market returns are highly correlated to variance shocks. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：本文介绍了使用统计和经济意义重大的方差风险溢价（VRP）得出的每月市场收益的新的样本外预测方法。这种方法受“贝塔表示法”的驱动，这意味着市场风险溢价与方差风险敞口与方差风险的价格有关。因此，当同时进行方差创新的市场收益的回归斜率较大时，未来收益与当前VRP的关系就更加明显。而且，当市场回报与差异冲击高度相关时，预测会更加准确。 （C）2018 Elsevier B.V.保留所有权利。

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