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Stock Return Predictability and Asset Pricing Models

机译:股票收益的可预测性和资产定价模型

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摘要

This article develops an asset allocation framework that incorporates prior beliefs about the extent of stock return predictability explained by asset pricing models. We find that when prior beliefs allow even minor deviations from pricing model implications, the resulting asset allocations depart considerably from and substantially outperform allocations dictated by either the underlying models or the sample evidence on return predictability. Under a wide range of beliefs about model pricing abilities, asset allocations based on conditional models outperform their unconditional counterparts that exclude return predictability.
机译:本文开发了一个资产分配框架,该框架合并了先前对资产定价模型所解释的股票收益可预测性范围的看法。我们发现,当先前的信念允许甚至略微偏离定价模型的含义时,所产生的资产分配就将大大偏离基础模型或关于收益可预测性的证据所指示的分配,并且其表现将大大优于其。在关于模型定价能力的广泛信念下,基于条件模型的资产分配要比不包括收益回报可预测性的无条件模型更好。

著录项

  • 来源
    《The review of financial studies》 |2004年第3期|p.699-738|共40页
  • 作者

    Doron Avramov;

  • 作者单位

    Finance Department, University of Maryland, Van Munching Hall, College Park, MD 20742;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 f;
  • 关键词

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