半参数条件因子模型：估计和推断
Semiparametric Conditional Factor Models: Estimation and Inference (with Nikolai Roussanov and Xiaoliang Wang)
主讲人：
陈齐辉（香港中文大学（深圳））
主持老师：
王熙（北大经院）
参与老师：
（北大经院）王一鸣、刘蕴霆、王法
（北大国发院）沈艳、黄卓、张俊妮、孙振庭
（北大新结构经济学研究院）胡博
时间：
2021年10月15日（周五） 10:00 AM -- 11:30 AM
地点（线下）：经院107会议室
主讲人简介：
陈齐辉：香港中文大学（深圳）经管学院助理教授，加利福尼亚大学圣地亚哥分校经济学博士，新加坡管理大学经济学硕士，厦门大学经济学学士和硕士，以及厦门大学数学学士，近年来从事计量经济学理论和应用计量经济学的研究。
摘要：
This paper introduces a simple and tractable sieve estimation for semiparametric conditional factor models, and develops a simple bootstrap procedure for inference on nullity of intercept function and linearity of intercept and factor loadings functions. We establish large-$N$-asymptotic properties of the estimators and the tests without requiring large $T$. We additionally provide two consistent estimators for the number of factors. The results enable us to estimate conditional (dynamic) behavior of a large set of individual assets from a number of characteristics exhibiting nonlinearity without the need to pre-specify factors, while allowing us to disentangle the alpha versus beta explanations. We apply the methods to explain the cross-sectional differences of individual stock returns in the US market, and find strong evidence of nonzero pricing error and nonlinearity in both alpha and beta functions.
