金融小知识 | Fama-Macbeth回归

最新推荐文章于 2025-09-24 12:24:15 发布
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#金融

博客主要围绕Fama-Macbeth回归展开，但具体内容缺失。Fama-Macbeth回归是金融领域的重要方法，常用于资产定价等研究。

在这里插入图片描述

Fama-Macbeth回归：EAP.fama_macbeth
Why的博客
01-05 9378
Fama-Macbeth回归是实证资产定价中最为常用方法之一。它的主要用途是验证因子对资产收益率是否产生系统性影响。与投资组合分析不同的是，Fama-Macbeth回归可以在同时控制多个因子对资产收益率的影响下，考察特定因子对资产收益率产生系统性影响，具体体现在因子是否存在显著的风险溢价（risk premium）。 Fama-Macbeth回归分为两步： 1. 估计资产承担风险大小（beta值）。通过对资产收益率的时间序列分析，得到资产承担的风险水平。 2. 估计风险溢价时间序列以及统计检验。通过在
Fama-Macbeth回归图形化：EAP.fama_macbeth.Fama_macbeth_regress.plot()
Why的博客
10-26 1398
实证资产定价（Empirical asset pricing）已经发布于Github和Pypi. 包的具体用法(Documentation)博主将会陆续在优快云中详细介绍，也可以通过Pypi直接查看。它用于验证因子是否具有显著的风险回报，具体内容可见实证资产系列文章中的Fama-Macbeth回归介绍。window：对风险回报进行移动平均处理，window为移动平均的窗口。我们添加了对回归得到的风险回报的图形化显示功能。select：只显示被选择变量的风险回报。
ML4T - 第7章第2节 B - Fama–MacBeth经典两步法(Fama–MacBeth classic two-step method)
最新发布
2401_82851462的博客
09-24 896
对这些λk,t​ 在 t 上做时间平均（或加权平均）得到最终估计的因子风险溢价注意点：1.我们需要固定时间t，因为是考虑时间截面2.自变量是五个3.有多少个行业，就有多少个样本。
常见因子的Fama-Macbeth回归：EAP.fama_macbeth
Why的博客
02-10 4460
本文根据Bail et al.的著作Empirical Asset Pricing编写相关程序，投资组合分析的模块是EAP.fama_macbeth，下面将对该模块进行详细介绍。本文的Package已发布于Github: Github: GitHub - whyecofiliter/EAP: empirical asset pricing Fama-Macbeth回归检验因子风险溢价的存在性。Fama Macbeth回归遵循两个步骤： 1.指定模型并进行横截面回归。 2.取回归系数的时间序列平均.
Fama MacBeth两步法与多因子模型的回归检验
weixin_52185313的博客
12-28 3722
本文观点来自最近学习的石川老师《因子投资：方法与实践》一书。
用python进行FamaMacBeth回归
weixin_45590329的博客
05-23 2078
【代码】用python进行FamaMacBeth回归。
fama-macbeth回归 python
06-28
回答1：</h3><br/>fama-macbeth回归是一种用于金融经济学研究中的多元回归方法，它可以解决回归模型中存在异方差和自相关的问题。在Python中，可以使用statsmodels库中的fama_macbeth函数进行实现。该函数可以对多个...
Fama-MacBeth回归在稳健性测试中的应用研究
总结而言，fama_macbeth_regression这一主题下的硕士论文将会是关于Fama-MacBeth回归在金融资产定价研究中稳健性测试的全面分析，使用R语言进行实证研究，以确保研究结果的准确性和可靠性。通过这一研究过程，不仅...
Fama-Macbeth两步回归方法与Stata实现详解
6. 实际应用案例：通过提供示例数据和运行结果，本部分将展示如何将Fama-Macbeth回归方法应用于实际的金融数据分析中，帮助用户更好地理解理论与实际操作之间的联系。 7. 调试与问题解决：讨论在使用Stata执行两步...
Econ525Matlab: Matlab分时代码应用于Fama-MacBeth回归模型
这些文件是专门为该课程设计的，其中涉及到了金融经济学中的经典因素模型——Fama和MacBeth回归模型。此外，还包含了创建Fama-French因子中的“小减大”（SMB）和“高减低”（HML）的过程。Matlab代码被用于执行回归...
线性模型在金融数据分析中的应用
### 线性模型在金融数据分析中的应用 #### 1. 获取风险因素 Fama和French通过其网站提供了更新后的风险因素和研究投资组合数据，我们可以使用`pandas_datareader`库来获取这些数据。具体来说，我们将使用五个Fama -...
实用Fama-Macbeth两步回归Stata代码（附示例数据）
04-09
Fama-Macbeth两步回归 第一阶段回归结果 第二阶段回归结果 结果输出 Fama-Macbeth两步回归代码.do
双分组分析以及famamacbeth回归_股票_双分组分析；famamacbeth回归_
10-02
股票交易量化选股确定因子的有效性以及进行股票价格预测
Fama-Macbeth小组第一次汇报1
08-03
介绍优点缺点及改进Stata 实证总结优点β 的标准误如下：
fama_macbeth_tests_1973
12-21
This paper tests the relationship between average return and risk for New York Stock Exchange common stocks. The theoretical basis of the tests is the "two-parameter" portfolio model and models of market equilibrium derived from the two-parameter portfolio model. We can- no! reject the hypothesis of these models that the pricing of common stocks reflects the attempts of risk-averse investors to hold portfolios that are "efficient" in terms of expected value and dispersion of return. Moreover, the observed "fair game" properties of the coefficients and residuals of the risk-return regressions are consistent with an "efficient capital market1'-that is, a market where prices of securities fully reflect available information.
什么是Fama Macbeth回归、滚动回归？
zy1992As的博客
04-02 1449
Fama-MacBeth回归和滚动回归都是用于处理时间序列数据的回归分析方法。
【亲测免费】 探秘金融分析利器：Fama-MacBeth回归的Python实践
gitblog_06667的博客
10-31 660
探秘金融分析利器：Fama-MacBeth回归的Python实践 【下载地址】Fama-MacBeth回归Python代码实现分享 Fama-MacBeth回归是一种经济学中常用的回归分析方法，用于研究金融市场中各种因素对股票收益率的影响。该方法最早由美国经济学家Eugene Fama和James MacBeth在197...
什么是Fama Macbeth回归与滚动回归？
zy1992As的博客
11-22 2390
Fama-MacBeth回归和滚动回归都是用于处理时间序列数据的回归分析方法。
[实用]Fama-Macbeth两步回归Stata代码（附示例数据）
ky路上的博客
04-18 1967
Fama-Macbeth两步回归代码.do。Fama-Macbeth两步回归。
量化选股中双分组分析与fama-macbeth回归的应用
Fama-MacBeth回归（也称为Fama-MacBeth两阶段回归）是一种广泛应用于金融领域的方法，它主要用于评估资产定价模型以及研究股票市场预期收益的影响因素。该方法由Eugene Fama和Kenneth French以及James MacBeth提出，...
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