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大家好,我最近在学习一篇发表在JournalofFinance的论文,是Kosowski和TIMMERMANN等作者在2006发表的论文,题目是“CanMutualFund“Stars”ReallyPickStocks:NewEvidencefromaBootstrapAnalysis”。我想重新用Stata ...
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我最近在学习一篇发表在Journal of Finance的论文,是Kosowski和TIMMERMANN等作者在2006发表的论文,题目是“ Can Mutual Fund “Stars” Really Pick Stocks:New Evidence from a Bootstrap Analysis”。
我想重新用Stata过一遍他们论文里面涉及到的Bootstrap方法,他们分析的简要过程是这样:
1、用Carhart的四因子模型做回归分析(因变量为基金月回报率,自变量为四因子),得到一只基金的alpha,所有因子的系数还有所有残差项,把这些数据存起来。
2、运用Bootstrap的方法,从所有残差项里重新取样,重复1000次,得到1000组伪残差项 (pseudo–time series of resampled residuals).
3、假设alpha为0,然后把1000组伪残差项代入四因子模型,得到1000组伪月回报率(pseudo–monthly excess returns)
4、再把这些伪回报率和原来的四因子做回归分析,然后就得到新的alpha了
作者再通过把这些alpha排序和做检验,来判断究竟开放基金里面skilled fund,unskilled fund的分布情况。
我想请问一下上述运用到bootstrap的步骤里面,如何用Stata再现?会用到什么样的语句呢?
我知道如果一只基金的话,做完第一步之后把所有系数记录下来,然后又predict可以保存所有residuals为一个新的变量。但是我看了一些资料,都是用Bootstrap求置信区间或者MSE之类的,全部用电脑操作完毕。这里作者重新取样1000次(是否可以理解为保存了1000个新的residuals变量),然后再用这些变量去计算1000组回报,再用它们和四因子回归。这些能否用编程语言去实现呢?而且,这只是一只基金的工作量,文献里它们研究了上千只基金。。。
文献请看附件
无意中发现几篇国内的文献有参考上述的方法做分析,大家有兴趣可以参考一下喔!
【不知道上传这些文献有没有什么侵权问题啊,如侵犯到原作者的权益请立即通知我处理吧。】
我下载了几只国外基金的月回报还有四因子的数据,希望能有高手帮忙解说演示一下
诚心求教各路高手!
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