【摘 要】
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This paper presents a comprehensive study on predicting the cross section of Chinese stock market retus with a large panel of 75 individual firm characteristics
【机 构】
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School of Finance, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081, China“,”College of F
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This paper presents a comprehensive study on predicting the cross section of Chinese stock market retus with a large panel of 75 individual firm characteristics.We use not only the traditional Fama-MacBeth regression,but also the "big-data" econometric methods:principal component analysis (PCA),partial least squares (PLS),and forecast combination to extract information from all the 75 firm characteristics.These characteristics are important retu predictors,with statistical and economic significance.Furthermore,firm characteristics that are related to trading frictions,momentum,and profitability are the most effective predictors of future stock retus in the Chinese stock market.
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