半参数条件因子模型：估计和推断

Semiparametric Conditional Factor Models: Estimation and Inference (with Nikolai Roussanov and Xiaoliang Wang)

主讲人：

陈齐辉（香港中文大学（深圳））

主持老师：

王熙（北大经院）

参与老师：

（北大经院）王一鸣、刘蕴霆、王法

（北大国发院）沈艳、黄卓、张俊妮、孙振庭

（北大新结构经济学研究院）胡博

时间：

2021年10月15日（周五） 10:00 AM -- 11:30 AM

地点（线下）：经院107会议室

主讲人简介：

陈齐辉：香港中文大学（深圳）经管学院助理教授，加利福尼亚大学圣地亚哥分校经济学博士，新加坡管理大学经济学硕士，厦门大学经济学学士和硕士，以及厦门大学数学学士，近年来从事计量经济学理论和应用计量经济学的研究。

摘要：

This paper introduces a simple and tractable sieve estimation for semiparametric conditional factor models, and develops a simple bootstrap procedure for inference on nullity of intercept function and linearity of intercept and factor loadings functions. We establish large-$N$-asymptotic properties of the estimators and the tests without requiring large $T$. We additionally provide two consistent estimators for the number of factors.  The results enable us to estimate conditional (dynamic) behavior of a large set of individual assets from a number of characteristics exhibiting nonlinearity without the need to pre-specify factors, while allowing us to disentangle the alpha versus beta explanations. We apply the methods to explain the cross-sectional differences of individual stock returns in the US market, and find strong evidence of nonzero pricing error and nonlinearity in both alpha and beta functions.