SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

L773:0169 2070 OR L773:1872 8200
 

Sökning: L773:0169 2070 OR L773:1872 8200 > (2015-2019) > Testing for predict...

Testing for predictability in panels of any time series dimension

Westerlund, Joakim (författare)
Lund University,Lunds universitet,Nationalekonomiska institutionen,Ekonomihögskolan,Department of Economics,Lund University School of Economics and Management, LUSEM
Narayan, Paresh (författare)
Deakin University
 (creator_code:org_t)
Elsevier BV, 2016
2016
Engelska 16 s.
Ingår i: International Journal of Forecasting. - : Elsevier BV. - 1872-8200 .- 0169-2070. ; 32:4, s. 1162-1177
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The few panel data tests for predictability of returns that exist are based on the prerequisite that both the number of time series observations, $T$, and the number of cross-section units, $N$, are large. As a result, these tests are impossible for stock markets where lengthy time series data are scarce. In response to this, the current paper develops a new test for predictability in panels where $N$ is large and $T \geq 2$ can be small or large, or indeed anything in between the two extremes. This consideration represents an advancement when compared to the usual large-$N$ and large-$T$ requirement. The new test is also very general, especially when it comes to the allowable predictors, and it is easy to implement. As an illustration, we consider the Chinese stock market, for which data is only available for 17 years but where the number firms is relatively large, 160.

Ämnesord

SAMHÄLLSVETENSKAP  -- Ekonomi och näringsliv (hsv//swe)
SOCIAL SCIENCES  -- Economics and Business (hsv//eng)

Nyckelord

Panel data
Predictive regression
Stock return predictability
China

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Westerlund, Joak ...
Narayan, Paresh
Om ämnet
SAMHÄLLSVETENSKAP
SAMHÄLLSVETENSKA ...
och Ekonomi och näri ...
Artiklar i publikationen
International Jo ...
Av lärosätet
Lunds universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy