Fugu-MT 論文翻訳(概要): Joint Estimation of Conditional Mean and Covariance for Unbalanced Panels

論文の概要: Joint Estimation of Conditional Mean and Covariance for Unbalanced Panels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21858v3
Date: Thu, 14 Nov 2024 10:54:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-15 15:22:48.961981
Title: Joint Estimation of Conditional Mean and Covariance for Unbalanced Panels
Title（参考訳）: 不均衡パネルの条件平均と共分散の連成推定
Authors: Damir Filipovic, Paul Schneider,
Abstract要約: 非パラメトリックなカーネルベースジョイント推定器を提案し、大きな不均衡パネルにおける条件平均と共分散行列について検討する。 1962年から2021年までの米国株過剰リターンの総合パネルには,マクロ経済およびコーム固有co変数を条件として,我々の推定値を適用した。資産価格では、等重量ベンチマークをかなり上回るサンプル外シャープ比を持つ条件付き平均分散効率のポートフォリオを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: We propose a nonparametric, kernel-based joint estimator for conditional mean and covariance matrices in large unbalanced panels. Our estimator, with proven consistency and finite-sample guarantees, is applied to a comprehensive panel of monthly US stock excess returns from 1962 to 2021, conditioned on macroeconomic and firm-specific covariates. The estimator captures time-varying cross-sectional dependencies effectively, demonstrating robust statistical performance. In asset pricing, it generates conditional mean-variance efficient portfolios with out-of-sample Sharpe ratios that substantially exceed those of equal-weighted benchmarks.
Abstract（参考訳）: 非パラメトリックなカーネルベースジョイント推定器を提案し、大きな不均衡パネルにおける条件平均と共分散行列について検討する。 1962年から2021年までの米国株過剰リターンの総合パネルには, 整合性および有限サンプル保証が証明された推定器を応用した。推定器は、時間変化の断面積依存性を効果的に捕捉し、頑健な統計的性能を示す。資産価格では、等重量ベンチマークをかなり上回るサンプル外シャープ比を持つ条件付き平均分散効率のポートフォリオを生成する。

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