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GMM을 사용하여 기대 수익의 교차 섹션에 대한 잘못 지정된 선형 팩터 모델을 추정할 때, 추정된 팩터 평균이 샘플 평균에서 상당히 벗어나도록 허용되면 이러한 모델의 설명력은 허위로 높을 수 있습니다. 실제로 모멘트 조건에 대한 가중치를 이동시킴으로써 어떤 수준의 교차 섹션 적합도도 달성할 수 있습니다. GMM 목적 함수의 수학적으로 올바른 글로벌 최소값은 데이터 생성 프로세스의 실제 매개변수와 멀리 떨어진 매개변수 벡터에서 얻을 수 있습니다. 이 특성은 소규모 샘플에 국한되지 않으며, 오히려 모집단에서 성립합니다. 이는 GMM 추정 설계의 특징이며 강한 요인과 약한 요인 모두에 적용되며 모든 유형의 테스트 자산에 적용됩니다.
Laurinaityte 외 (수요일), 이 질문을 연구했습니다.