中大機構典藏-NCU Institutional Repository-提供博碩士論文、考古題、期刊論文、研究計畫等下載:Item 987654321/12257
English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文笔数/总笔数 : 80990/80990 (100%)
造访人次 : 41643286      在线人数 : 1256
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
搜寻范围 查询小技巧:
  • 您可在西文检索词汇前后加上"双引号",以获取较精准的检索结果
  • 若欲以作者姓名搜寻,建议至进阶搜寻限定作者字段,可获得较完整数据
  • 进阶搜寻


    jsp.display-item.identifier=請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/12257


    题名: 資產定價模型的非巢式檢定;Non-nested Tests of Asset Pricing Models
    作者: 黃進鵬;Jin-pon Huang
    贡献者: 財務金融研究所
    关键词: 非巢式;資產定價模型;non-nested;asset pricing models
    日期: 2009-01-12
    上传时间: 2009-09-22 14:43:37 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 在財務領域中有許多配適資產報酬率的訂價模型, 但是很少有將數個模型放在 一起比較的相關討論。非巢式的模型定式檢定提供我們比較這許多模型的計量工 具。在許多的資產定價模型中, 我們選擇了較常見的四個模型做為比較的標的, 分 別是Fama-French三因子模型、Ferguson and Shockley 的模型、Liu’s 流動性 二因子模型以及Petkova 的模型。檢定的結果因不同的投組報酬而異。當使用以 size 及B/M 排序而得的二十五投組報酬時, 結果呈現出愈晚被提出來的模型其 解釋報酬率的能力也愈高。當使用十二個產業別的投組報酬時,Liu’s 流動性二因 子模型則較為弱勢。 Many asset pricing models have been proposed to fit the asset returns in the literature, but few studies discuss the relative performance between them. Non-nested model specification tests provide the econometric tools to compare the performance of many models. Of many asset pricing models, we choose popular Fama-French three factor model, Ferguson and Shockley’s model, Liu’s liquidity-augmented model and Petkova’s model as competing models. The results are different with 25 size- and B/M- sorted returns and 12 industry returns. When using 25 portfolio returns, the result has the pattern that the later proposed model has the better ability to explain the variation on returns. While the 12 industry returns is used, Liu’s liquidityaugmented model tends to be the worst model to fit the returns.
    显示于类别:[財務金融研究所] 博碩士論文

    文件中的档案:

    档案 大小格式浏览次数


    在NCUIR中所有的数据项都受到原著作权保护.

    社群 sharing

    ::: Copyright National Central University. | 國立中央大學圖書館版權所有 | 收藏本站 | 設為首頁 | 最佳瀏覽畫面: 1024*768 | 建站日期:8-24-2009 :::
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - 隱私權政策聲明