模型
測試市場效率的經驗限制是什麼？
我遇到了一個關於市場效率經驗測試的局限性的相當優雅的論點，其中心點是我們不知道結果是由於市場的“真實行為”還是由於用於模擬該行為的模型.
不幸的是，我無法在網上檢索到這個論點，也沒有任何與此相關的出版物，這可能是因為我不知道文獻中通常如何引用這個論點。
特別是，我想了解在考慮到上述重要限制時，我們如何解釋有關市場異常或市場效率的任何經驗結果。例如，我們使用 Fama-French-Carhart 模型來檢查特定的投資組合形成策略是否會導致異常回報。如果我們的 $ \alpha $ 是積極的和重要的，我們怎麼知道這是由於實際異常（我們的投資組合形成的基礎），而不是我們模型中的偏差，它低估了市場回報（除了模型通常具有一個不錯的預測能力）？
我非常感謝任何澄清或資源！
這就是“聯合假設問題”。基本上，對異常收益的任何測試也隱含地測試了您用來定義“異常”的模型。如果你看到一個顯著和積極的 $ \alpha $ ，這可能意味著您實際上正在產生超額的風險調整回報，或者可能意味著您的風險模型不完整。
這基本上就是 Fama-French 發生的事情。如果假設 CAPM 為真，那麼 Fama 和 French 表明市場是低效的，因為某些投資組合具有異常的風險調整後回報。然而，由於“每個人”現在都知道 Fama-French 投資組合，而且它們仍然顯示出超過 CAPM 預測的超額回報，因此將其結果解釋為發現了新的風險因素更為合理。