近日🚲，凯发平台郭俊杰讲师与合作者美国印第安纳大学Ke-Li Xu教授合作撰写的论文A New Test for Multiple Predictive Regression被计量经济学领域国际著名期刊Journal of Financial Econometrics正式接收👰🏽‍♂️。

由于大部分金融变量和宏观变量具有较强的自相关性，利用其进行预测并进行正确的统计推断是金融经济学者一直以来所面临的挑战。这是因为强自相关性的预测变量通常不是严格外生的，从而会导致参数估计以及统计推断的偏误🧑🏼‍⚕️。

本文比较了一系列统计检验在多变量预测回归中的统计性质💃🏼。在样本长度较短而且预测变量个数不断增加的情况下，大部分已有统计检验的显著性扭曲程度也会增大并且得到伪可预测性的错误结论🤏🏿。为了解决这一问题，本文提出了一个新的基于工具变量法的统计检验，即对联合检验的原假设进行部分的约束☝️。

本文的蒙特卡洛模拟实验显示，即使随着预测变量个数的增加本文所提出的统计检验仍具稳健的有限样本性质💇🏽‍♀️。进行了一系列的蒙特卡洛模拟实验以后，本文也将该检验应用于到股票超额收益率的预测中。