Data snooping occurs when a given set of data is used more than once for purposes of inference and predictability. It is widely acknowledged that data snooping is a dangerous practice to be avoided. Because the portfolio models are widely used by investors in practice, the test of data snooping is important for portfolio. The existing reality check and extended methods are a widely used to test for data snooping. However, the assumptions of RC can not meet the actual characteristics of the portfolio models. So the RC test can’t handle the question directly. This project includes: (1) the test for data snooping when there is time-series correlation and cross-section correlation. (2) the test for data snooping when there is different dataset and different distribution. (3) the test for data snooping under the uncertainty of the number of models including the parameters, the model forms and the publication bias, and so on. At the same time, this project will be intends to study the data snooping in the stock returns model. These studies will further promote the development of the test for data snooping, and provide reasonable and scientific decision-making reference for investor.
对投资组合模型进行数据窥察检验,判断模型的真实配置效果是其应用的前提。已有的真实性检验等方法尽管在实际中被广泛应用,但将其运用于投资组合模型时,其面临着相关性、统计量的非同一分布和模型的真实个数未知等情形而无法直接进行应用。为此,本项目拟根据这些特性开展数据窥察检验方法研究,主要研究内容包括:(1)存在数据时间序列相关性和不同统计量截面相关性下的数据窥察检验方法;(2)基于不同数据和不同分布信念导致统计量非同一分布下的数据窥察检验方法;(3)考虑参数和模型形式的不确定性以及发表偏倚等因素造成模型的真实个数未知下的数据窥察检验方法。并拟将上述方法对股票收益预测模型中的数据窥察问题进行应用研究,为投资者实践中的投资决策提供合理科学的参考。
根据投资组合模型的数据特征,现有数据窥察检验方法面临着相关性、统计量的非同一分布和模型的真实个数未知情形等问题而无法直接进行应用。根据研究的过程中实际情况和难度,项目团队调整了部分研究计划,重点研究了如下问题:1)针对存在数据时间序列相关性和不同统计量截面相关性下,本项目采用了蒙特卡洛模拟方法构建了数据窥察检验方法;2)针对统计量中非同一分布情形,本项目采用了利用Politis and Romano(1994)的平稳自助法(stationary bootstrap)来抽取统计量,解决了非同一分布下的数据窥察检验方法;3)对于模型的真实个数未知情形,本项目利用了网格法对投资组合模型的参数进行划分,构建了大量的投资组合模型池,该模型池中涵盖了已有和一些尚未运用的模型,解决了真实个数未知情形下的数据窥察检验方法;4)考虑到数据窥察效应和内生性的影响,本项目利用实证中的准自然实验方法研究了资本市场开放对股价信息含量的影响;5)由于信息不确定性对投资组合产生重要影响,因此本项目也研究了投资者的有限理性对家庭资产配置的影响。总之,上述研究不仅丰富了现有投资组合中数据窥察问题的检验方法,相关应用研究也能为资本市场定价效率、家庭资产配置等问题供支撑。
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数据更新时间:2023-05-31
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