基于有序二元选择的动态收益分布预测

虽然Qan和qs的值（如0和1）明显太小，无法捕捉概率水平上的可预测性差异，但一旦订单达到选定的组合，就没有太大的敏感性，这显然是29支股票的BIC普遍喜欢的。5结论本文考察了股票市场收益率分布的可预测性。我们提出了一种相对简洁的有序二元选择回归参数化方法，该方法可以预测收益的条件概率分布。我们对所提出的模型进行了大量的统计检验，以确定其充分性，并与其他方法进行比较。为了了解该模型在经济上有多有用，我们使用了分布预测。根据作者的要求，可以获得详细的结果。简单的市场时机选择策略。使用29支流动性美国股票，与基准相比，我们发现了显著的经济收益。我们的发现有助于风险管理和衡量，或利用整个回报条件分布构建交易策略。然而，该模型在任何利用分布预测的应用程序中都有更大的潜在用途，包括预测利率、期限结构和宏观经济变量。参考Anatolyev，S.和N.Gospodinov（2010）。通过分解建模财务回报动态。《商业与经济统计杂志》28（2），232–245。Andersen，T.G.、T.Bollerslev、F.X.Diebold和P.Labys（2003年）。建模和预测灰色波动率。计量经济学71（2），579–625。Ang，A.和G.Bekaert（2006年）。股票回报的可预测性：是否存在？金融研究回顾20（3），651–707。Bollerslev，T.（1986）。广义自回归条件异方差。《经济计量学杂志》31（3），307–327。Breen，W.、L.R.Glosten和R.Jagannathan（1989年）。

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