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Simulation-based multiple testing for many non-nested multivariate models
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AI
DOI：10.1080/07474938.2026.2643748.png)
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摘要
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我们提出了多元回归中的非嵌套假设检验方法。该方法基于回归增强，允许存在多个备择假设。检验基于自助法（bootstrap），在正态扰动下具有精确性。模拟结果表明，无论是单一还是多个备择假设，检验均具有良好的检验水平和功效特性。我们将检验应用于资产定价模型，以Fama和French因子作为原假设，以消费为基础的因子和流动性增强因子作为备择假设。结果显示，在季度频率下，较短子样本中存在间歇性拒绝。原模型作为长期稳定设定的假设被拒绝。总体而言，流动性因子是导致此类拒绝的关键驱动因素。
Keyword:
Consumption CAPM
Fama-French factors
liquidity factors
Monte Carlo tests
multivariate regression
non-nested hypotheses
