【摘 要】
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从非流动性的内涵出发,计算沪深300指数的七个非流动性指标,并通过主成分分析法对七个非流动性测度进行降维,获得市场综合非流动性指标。使用ARFIMA模型拟合各变量的长记忆性
【机 构】
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广西大学商学院,广西民族大学经济学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(72061002);国家社科基金后期资助项目(18FJY009);广西自然科学基金青年项目(2018JJB180007);教育部人文社会科学研究西部和边疆地区项目(18XJC790003)
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从非流动性的内涵出发,计算沪深300指数的七个非流动性指标,并通过主成分分析法对七个非流动性测度进行降维,获得市场综合非流动性指标。使用ARFIMA模型拟合各变量的长记忆性及残差相关性,构建蒙特卡洛模拟衡量因长记忆性及残差相关性对预测回归的影响程度,使用Bootstrap抽样法调整偏差及筛选具有稳健预测能力的非流动性测度。结果表明:非流动性测度能够对超额收益进行短、中及长期预测,prin和fht指标有较高的预测拟合优度,非流动性因子是因子定价理论的重要因子,且大多非流动性指标对市场超额收益的短期预测能力来
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