Stock returns and real growth: A Bayesian nonparametric approach
2019-09
发表期刊JOURNAL OF EMPIRICAL FINANCE (IF:2.1[JCR-2023],3.0[5-Year])
ISSN0927-5398
卷号53页码:53-69
发表状态已发表
DOI10.1016/j.jempfin.2019.06.005
摘要This study constructs a Bayesian nonparametric model to investigate whether stock market returns predict real economic growth. Unlike earlier studies, our use of an infinite hidden Markov model enables parameters to be time-varying across an infinite number of Markov-switching states estimated from data rather than fixed like a prior. Our model exhibits significantly greater accuracy in out-of-sample density forecasts. We uncover strong evidence of the time-varying power of lagged stock returns to predict economic growth.
关键词Hierarchical dirichlet process prior Beam sampling Markov-switching MCMC
收录类别SSCI
语种英语
WOS研究方向Business & Economics
WOS类目Business, Finance ; Economics
WOS记录号WOS:000487566200004
出版者ELSEVIER
WOS关键词MARKOV ; MODEL
原始文献类型Article
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文献类型期刊论文
条目标识符https://kms.shanghaitech.edu.cn/handle/2MSLDSTB/80238
专题创业与管理学院_PI研究组_杨乔组
通讯作者Yang, Qiao
作者单位
ShanghaiTech Univ, Sch Entrepreneurship & Management, Shanghai, Peoples R China
第一作者单位创业与管理学院
通讯作者单位创业与管理学院
第一作者的第一单位创业与管理学院
推荐引用方式
GB/T 7714
Yang, Qiao. Stock returns and real growth: A Bayesian nonparametric approach[J]. JOURNAL OF EMPIRICAL FINANCE,2019,53:53-69.
APA Yang, Qiao.(2019).Stock returns and real growth: A Bayesian nonparametric approach.JOURNAL OF EMPIRICAL FINANCE,53,53-69.
MLA Yang, Qiao."Stock returns and real growth: A Bayesian nonparametric approach".JOURNAL OF EMPIRICAL FINANCE 53(2019):53-69.
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