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2019-06-17Masterarbeit DOI: 10.18452/19914
An Empirical Application of Interactive Fixed Effect Model on Asset Pricing
Wang, Bingling
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Die Vorhersage der Aktienrendite war sowohl in theoretischen als auch in empirischen Untersuchungen im Finanzbereich und in der Statistik ein wichtiges Thema. Die Entwicklung von Asset-Pricing-Modellen bezieht sich auf das CAPM-Modell, die Arbitrage-Pricing-Theorie und das Fama-French-Multi-Factor-Modell. 2012 haben Conner et al. entwickelte ein nichtlineares Faktormodell, das einen nichtlinearen Zusammenhang zwischen Risikofaktoren und Aktienrenditen voraussetzt, was eine Ergänzung des linearen Multi-Faktor-Modells sein kann, aber die nichtlinearen Effekte sind hinsichtlich der wirtschaftlichen Bedeutung schwer zu erklären. Unser interaktives Festeffektmodell umfasst nicht nur einen linearen Teil, der leicht erklärt werden kann, sondern auch einen nichtlinearen Teil, der den Rest der linearen Schätzung erklärt. Diese Dissertation zielt darauf ab, das Interactive Fixed-Effect-Modell bei der Asset-Preisbildung anzuwenden und sowohl das lineare als auch das nichtlineare Asset-Pricing-Modell zu verbessern. Zusätzlich sind Simulation und numerische Anwendung enthalten.
 
Prediction of stock returns has been an important topic in both theoretical and empirical researches in Finance and statistics. The development of asset pricing models refers to the CAPM model, the arbitrage pricing theory, and the Fama-French multi-factor model. In 2012 Conner et al. developed a nonlinear factor model which assume that there is a nonlinear relationship between risk factors and stock returns, which can be a supplement of the linear multi-factor model, but the nonlinear effects are hard to explain with respect to economic meanings. Our Interactive fixed effect model not only include a linear part which can be easily explained, but also a nonlinear part which explains the residual of the linear estimation. This thesis aims to apply the Interactive fixed effect model in asset pricing and improve both the linear and nonlinear asset pricing models. In addition, simulation and numerical application are included.
 
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© Humboldt-Universität zu Berlin
 
DOI
10.18452/19914
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