含潜在因子与公司特征的定价误差推断理论
计量经济学
2025-11-06 v1
摘要
我们研究将潜在因子与公司特征相结合的多因子模型,并提出一个用于建模、估计与推断定价误差的新框架。沿 Zhang (2024) 的思路,我们的方法将错误定价分解为两个不同成分:内部 alpha,由公司特征解释但与因子载荷正交;外部 alpha,与因子和特征均正交。我们的模型推广了 Kelly et al. (2019) 与 Zhang (2024) 等近期文献所构建的模型,解决了正交性、基底依赖与单位敏感性等问题。在方法论上,我们基于低秩方法构建估计量并进行显式去偏,给出闭式解与严格的推断理论,该理论允许特征数量增长,并放宽了对样本维数的标准假设。在实证方面,利用 2000–2019 年的美国股票收益数据,我们发现了内部 alpha 与外部 alpha 均显著存在的有力证据,其中前者表现出行业层面的协同变动,后者则反映了超出公司基本面的特质性冲击。因此,我们的框架统一了因子建模中的统计方法与基于特征的方法,既提供了理论进展,也带来了关于定价误差结构的新洞见。
引用
@article{arxiv.2511.03076,
title = {Inferential Theory for Pricing Errors with Latent Factors and Firm Characteristics},
author = {Jungjun Choi and Ming Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.03076},
year = {2025}
}