邹至庄经济研究院博士生论文研讨会第110期

论文题目：高维分位数因子模型中的系数不稳定性检验

报告人：李昂

导师：吴吉林教授

摘要：

因子模型在资产定价与风险管理中居于核心地位，但现有的结构变化检验多针对条件均值进行，且无法区分所检测到的不稳定性究竟源自因子载荷还是定价误差。这些局限在金融应用中尤为重要：不稳定性往往集中于条件分布的尾部，而不同来源的不稳定性意味着不同的经济解释与政策应对。为此，本文提出一种基于离散傅里叶变换的检验，用以检验可观测因子模型任意条件分位数处的系数稳定性，并构造了一个跨分位数统计量，以整合整个分布上的证据。为识别不稳定性的来源，本文进一步发展了部分检验（partial tests），在将互补成分视为冗余参数的同时，分别评估因子载荷与截距项的稳定性。本文在N与T同时趋于无穷的联合渐近框架下建立了检验的渐近有效性，并采用面板wild bootstrap进行统计推断。所提检验在较弱的分布假设下依然有效，且能够检测一大类平滑型与突变型的结构变化。将该方法应用于1963–2023年Fama–French规模与账面市值比投资组合的实证分析表明，条件分位数因子结构存在明显的不稳定性。在Fama–French三因子模型下，因子载荷在整个收益分布上均不稳定，而定价误差的不稳定性则集中于下尾分位数。这些发现表明，一个因子模型可能在满足平均定价约束的同时，在尾部风险暴露上表现出显著的不稳定性，而这一特征恰恰是传统的基于均值的诊断方法所无法察觉的。

地点：D235

腾讯会议：967-5093-2356

时间：6月15日，周一中午，12:30-14:00

语言：英文