近日，我校国际经济管理学院助理教授万润青（第一作者）与埃塞克（ESSEC）商学院Andras Fulop教授、复旦大学管理学院李隽业教授合作完成的论文《Real-Time Bayesian learning and bond return predictability》在国际学术期刊《Journal of Econometrics》正式发表。

论文摘要

该项研究检验了美国国债可预测性在样本外的统计学和经济学证据。作者假设投资者运用贝叶斯学习算法，不断更新关于参数、潜状态、预测模型的信息。研究结果表明：（1）远期利率作为预测变量时，统计学意义的可预测性证据很难转化为投资者的实际经济收益。（2）修正后的宏观预测数据可以带来显著的可预测性证据，但实时宏观数据的预测能力非常弱。（3）高杠杆投资仅能加强短期限国债投资的可预测性证据。

作者简介

万润青，首都经济贸易大学国际经济管理学院助理教授，2019年于埃塞克商学院获得博士学位。主要研究方向：资产定价，金融市场。

转自：“首都经济贸易大学科研处”微信公众号

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