Småsampelegenskaper hos GMM-teststatistikor i finansiella modeller

Show full item record



Permalink

http://hdl.handle.net/10138/12262
Title: Småsampelegenskaper hos GMM-teststatistikor i finansiella modeller
Author: Antell, Jan
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Social Sciences, Department of Political Science
Date: 2000-04-10
Language: sv
URI: http://hdl.handle.net/10138/12262
Thesis level: master's thesis
Abstract: Syftet med denna pro gradu-avhandling är att med simuleringstekniker bestämma småsampelegenskaperna hos Generalized Method of Moments-motsvarigheterna till Wald-, likelihood ratio- och lagrange multiplier-statistikorna samt hos Hansens (1982) test av överidentifierade restriktioner i två olika situationer (W, LR, LM, Qo, Qr). Modellkontexten baserar sig på parametriseringar av finansmodellen Capital Asset Pricing Model liknande Harvey (1989). Restriktionerna mellan de olika modellerna kan testas med W, LR och LM. Data genereras utgående från följande multivariata fördelningsantaganden: normalfördelningen, t-fördelningen och AR(1)-fördelningen, där observationerna i tvärsnitt är multivariat normalfördelade men över tiden autokorrelerade av första ordningen. De fem statistikornas storleksegenskaper testas med alla fördelningsantaganden medan styrkeegenskaperna testas med den multivariata normalfördelningen. Antalet simuleringsobservationer är mellan 45 och 1000 medan antalet simuleringsreplikeringar är 5000. De asymptotiskt ekvivalenta W-, LR- och LM-statistikorna är högt korrelerade varför det vanligen är egalt vilken statistika som används. Statistikornas egenskaper i små sampel är tämligen dåliga. Statistikorna förkastar en korrekt nollhypotes betydligt oftare än förväntat, speciellt i till dimensionen större GMM-formuleringar. Då antalet observationer stiger blir storleken snabbt bättre, dock utan att någonsin helt komma till de teoretiska värdena. Helt enligt förväntningen blir storleksegenskaperna sämre då data genereras från andra fördelningar är den multivariata normalfördelningen. Storleken för Hansens (1982) Qo och Qr är aningen annorlunda. I små sampel klarar de överhuvudtaget inte av att förkasta ens en felaktig nollhypotes medan de för större observationsmängder tenderar överförkasta. Generellt är resultaten i styrkesimuleringarna mera entydiga än i storlekssimuleringarna. Då antalet observationer är under 200 har alla statistikor svårigheter att förkasta ens felaktiga nollhypoteser men då det överstiger 500 är styrkan betydligt bättre. Då GMM-systemet till dimensionen är större förkastas nollhypotesen oftare, oavsett denna är korrekt eller inte. Simuleringsstudien implikerar att det speciellt i stora GMM-formuleringar är skäl att ha tillräckligt många observationer och att man i situationer då mängden data är begränsad bör vara medveten om metodens egenskaper. Generellt kan sägas att då antaganden inte uppfylls, modellen är komplex eller antalet observationer är litet lönar det sig istället för att använda asymptotisk teori eller annars icke-trovärdiga antaganden att simulera resultat som passar just den problemformulering som modelleras.
Description: Endast sammandrag. Inbundna avhandlingar kan sökas i Helka-databasen (http://www.helsinki.fi/helka). Elektroniska kopior av avhandlingar finns antingen öppet på nätet eller endast tillgängliga i bibliotekets avhandlingsterminaler.Only abstract. Paper copies of master’s theses are listed in the Helka database (http://www.helsinki.fi/helka). Electronic copies of master’s theses are either available as open access or only on thesis terminals in the Helsinki University Library.Vain tiivistelmä. Sidottujen gradujen saatavuuden voit tarkistaa Helka-tietokannasta (http://www.helsinki.fi/helka). Digitaaliset gradut voivat olla luettavissa avoimesti verkossa tai rajoitetusti kirjaston opinnäytekioskeilla.
Subject: CAPM
GMM
Monte Carlo-simulering
småsampelegenskaper


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
abstract.pdf 49.01Kb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record