重複データ推計法によるリスクとリターンのトレードオフの推計

というNBER論文ungated版*1)をホドリック=プレスコットフィルター(HPフィルター)のホドリック(Robert J. Hodrick;コロンビア大)が書いている。論文の原題は「Estimating the Risk-Return Trade-off with Overlapping Data Inference」で、共著者はアリゾナ州立大のEsben Hedegaard。
以下はその要旨。

Asset pricing models such as the conditional CAPM are typically estimated with MLE using a monthly or quarterly horizon with data sampled to match the horizon even though daily data are available. We develop an overlapping data inference methodology (ODIN) that uses all of the data while maintaining the monthly or quarterly forecasting period, and we apply it to the conditional CAPM. Our approach recognizes that the first order conditions of MLE can be used as orthogonality conditions of GMM. Using historical data, we find considerable differences in the estimates from the non-overlapping samples that begin on different days.
(拙訳)
条件付きCAPMのような資産価格モデルは、通常、日次データが利用可能な場合でも、月次もしくは四半期の予測期間において、データもその期間に合わせてサンプリングする形で最尤法を用いて推計される。我々は、月次もしくは四半期の予測期間を維持しつつすべてのデータを利用する重複データ推計法を開発し、それを条件付きCAPMに適用した。我々の手法は、最尤法の一階条件がGMMの直交条件として使えることを活用している。過去データを用いて推計したところ、相異なる日を開始日とする重複しないサンプルによる推計と顕著な違いがあることを我々は見出した。

*1:ただしこのPDFは(少なくとも小生の環境では)直接開こうとするとネットワークエラーが発生し、一旦ファイルに保存すればうまく開ける。