Efficient Estimation of Conditional Asset Pricing Models

Abstract

A semiparametric efficient estimation procedure is developed for the parameters of multivariate GARCH-in-mean models when the disturbances have a distribution that is assumed to be elliptically symmetric but is otherwise unrestricted. Under high level restrictions, the resulting estimator achieves the asymptotic semiparametric efficiency bound. The elliptical symmetry assumption allows us to avert the curse of dimensionality problem that would otherwise arise in estimating the unknown error distribution. This framework is suitable for the estimation and testing of conditional asset pricing models such as the conditional CAPM, and we apply our estimator in an empirical study of stock prices, with Monte Carlo simulation results also being reported. Nous développons un nouvel estimateur pour les paramètres d'un modèle de GARCH en moyenne (" GARCH-M ") avec plusieurs variables. L'estimateur a l'efficacité semiparamétrique quand les erreurs suivent une loi de probabilité qui est elliptiquement symétrique mais n'aucune autre restriction. Sous les hypothèses de haut niveau, notre estimateur obtient la limite d'efficacité semiparamétrique. L'hypothèse de la symétrie elliptique nous permet d'éviter le problème d'estimer non-paramétriquement une fonction de haut dimension, parce qu'on peut écrire la densité d'un loi elliptique comme un fonction d'une transformation unidimensionnelle de la variable aléatoire multidimensionnelle. Ce cadre est approprié pour analyser des modèles conditionnels des prix des actifs financiers, comme le CAPM conditionnel. Nous appliquons notre méthodologie à l'étude des prix des actions, et nous rendons compte des résultats d'une étude simulation "Monte-Carlo".Capital asset pricing model, elliptical symmetry, semiparametric efficiency, GARCH.