【摘 要】
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任何多因子模型是否都可以被解释为跨期资本资产定价模型（ICAPM）的变体一直都是资产定价理论有关研究的热点。ICAPM对状态变量和因子的时间序列和横截面行为进行了限制。如果一个状态变量预测投资机会在时间序列回归中的正（负）变化,那么它的新息（innovation）应该在各自多因子模型的横断面检验中获得正（负）风险价格。其次,市场风险价格必须在经济上被合理地解释为相对风险规避系数的估计值。本文运用1
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任何多因子模型是否都可以被解释为跨期资本资产定价模型（ICAPM）的变体一直都是资产定价理论有关研究的热点。ICAPM对状态变量和因子的时间序列和横截面行为进行了限制。如果一个状态变量预测投资机会在时间序列回归中的正（负）变化,那么它的新息（innovation）应该在各自多因子模型的横断面检验中获得正（负）风险价格。其次,市场风险价格必须在经济上被合理地解释为相对风险规避系数的估计值。本文运用1967年7月到2016年12月的美国股票市场数据以及2007年7月到2018年10月的中国股票市场数据,研究在股票横截面上暴露于状态变量的风险溢价是否与这些变量在时间序列中预测宏观经济活动的方向具有一致性。结果发现了多因子模型在实证上都相当好地解释了投资组合的平均超额回报,并且中国两国的数据均证实了在股票横截面上暴露于状态变量的风险溢价是与这些变量在时间序列中预测宏观经济活动的方向是一致的。这一发现表明,投资者最终关注的是商业周期风险,因此需要对包含系统性经济信息的变量给予风险溢价。
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