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A panel data robust instrumental variable approach: a test of the new Fama-French five-factor model

机译:面板数据稳健的工具变量方法:对新的Fama-French五因子模型的测试

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摘要

Fama and French (FF, 2015) propose a new five-factor asset pricing model that adds profitability and investment patterns to the market, size and value variables used in FF (1992). Our purpose is to investigate this new model using an improved generalized method of moments (GMM)-based robust instrumental variables technique in a fixed-effects panel data framework. To test for measurement errors, we use a modified Hausman artificial regression. We also examine an augmented FF six-factor model that includes the Pastor-Stambaugh (PS, 2003) liquidity factor. Using the FF dataset, our GMM-based panel data approach leads us to conclude that the only consistently significant factor is the market factor.
机译:Fama和French(FF,2015)提出了一种新的五要素资产定价模型,该模型为FF(1992)中使用的市场,规模和价值变量增加了获利能力和投资模式。我们的目的是在固定效果面板数据框架中使用基于改进的基于矩的广义方法(GMM)的鲁棒工具变量技术研究此新模型。为了测试测量误差,我们使用改进的Hausman人工回归。我们还研究了一个增强的FF六因素模型,其中包括Pastor-Stambaugh(PS,2003)流动性因子。使用FF数据集,我们基于GMM的面板数据方法使我们得出结论,唯一一致的重要因素是市场因素。

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