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首页> 外文期刊>The Review of Economic Studies >Filtering Returns for Unspecified Biases in Priors when Testing Asset Pricing Theory
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Filtering Returns for Unspecified Biases in Priors when Testing Asset Pricing Theory

机译：在测试资产定价理论时，过滤在Priors中的未指定偏置的回报

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Procedures are presented that allow the empiricist to estimate and test asset pricing models on limited-liability securities without the assumption that the historical payoff distribution provides a consistent estimate of the market's prior beliefs.The procedures effectively filter return data for unspecified historical biases in the market's priors.They do not involve explicit estimation of the market's priors,and hence,economize on parameters.The procedures derive from a new but simple property of Bayesian learning,namely:if the correct linklihood is used,the inverse posterior at the true parameter value forms a martingale process relative to the learner's information filtration augmented with the true parameter value.Application of this central results to tests of asset pricing models requires a deliberate selection bias.Hence,as a by-product,the article establishes that biased samples contain information with which to falsify an asset pricing model or estimate its parameters.These include samples subject to,e.g.survivorship bias or Peso problems.
机译：提出了程序，允许经验主义者在有限责任证券上估算和测试资产定价模型，而无假设历史应付款分配提供了对市场的先前信仰的一致估计。该程序有效地过滤了市场上未指明的历史偏见的返回数据李子。他们不涉及市场前锋的明确估计，从而节省参数。程序从贝叶斯学习的新但简单的财产中获得，即：如果使用了正确的Linklihope，则真正参数值处的逆后面相对于学习者的信息过滤形成鞅进程，以真正的参数值增强。此中心结果的应用程序对资产定价模型的测试需要刻意的选择偏见。作为副产品，文章建立了偏置样本包含信息其中伪造资产定价模型或估计其参数。这些包括受到例如e.g.surviveratoring偏见或比索问题的样本。

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