株式リターンの自己相関は
指数レベルでは、は分散比統計を使用して次のことを行いました。
記録的な指数リターンへの長期平均回帰。表 には、年の分析が含まれています。
年 月から 月までの期間の結果を更新しました。ここでも バリュー加重指数が使用されています。
番号。
この表の作成には月次データが使用されているため、元データの 年間の分散率は
番目の列の一番上にリストされています。ほとんどの場合、 か月から 1 年の間であることがわかります。
正の自己相関。 年間、 受託人 年間の生の分散比の減少
に達し、主に複数年の負の自己相関を反映しています。ポテルバと
は 1 年以内に分散比を 正規化し、 年後にそれを強調しました。
(表 の最初の列に示されているように)。 年で、正規化された分散比は
年リターンの分散がわずか 、つまり約 年リターンであることを示しています。回。これらの漸近標準誤差分散比は大きい (表 の最後の行に示されているように)。
)、したがって、これらのテストは、平均値への回帰の明らかな点推定を提供しますが、
彼らは、無相関リターンが連続しているという帰無仮説に対する強力な統計的証拠を提供していませんでした。
また、大不況をデータから除外すると、比率は に近づきました。それでも
のデータセット以外の最新の期間では、それらは以下のままです。これらの結果を解釈するために、代替案の時変期待をよりよく理解したいと思います
リターン モデルによって暗示された自己相関モデル。これには、特定の期待利益で代替プロセスが必要です
次に、価格を決定して収益率を実現できる現在価値モデルを使用します。私たちはここに
このようなモデルについては、次の つのセクションで説明します。
割引率一定の現在価値割引モデル
最も単純な割引現在価値モデルは、資産が一定期間割引されると仮定します。
利益率。時変割引率については十分な証拠があるが、これらのモデルは
型は依然として多くの目的で有用であり、依然としてより複雑な理論の つです。
自然の出発点。まず、投資家への配当金支払いモデルを導入
外生的であり、会社の利益と支払い方針からの株式の導出について議論します
関心のあるモデル
