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2013-05-23 12:21
求翻译：Thus, using portfolios in cross-section regressions of average returns on betas reduces the critical errors in variables problem. Grouping, however, shrinks the range of betas and reduces statistical power. To mitigate this problem, researchers sort securities on beta when forming portfolios; the first portfolio contai是什么意思？ 待解决
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Thus, using portfolios in cross-section regressions of average returns on betas reduces the critical errors in variables problem. Grouping, however, shrinks the range of betas and reduces statistical power. To mitigate this problem, researchers sort securities on beta when forming portfolios; the first portfolio contai
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
因此，采用投资组合的平均收益率截面回归测试版上减少变量问题的关键错误。
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2013-05-23 12:23:18
因此,使用组合在横截面回归的平均回报的Beta版减少了严重错误变量问题。 分组,但是,缩小范围的测试版,减少了统计功能。 为了缓解这个问题,研究人员在测试版进行排序时证券投资组合构成;第一个证券组合包含的最低测试版等,在这一产品组合,结合了最高测试资产。 此排序过程现在已在实践检验标准。
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2013-05-23 12:24:58
因此，使用股份单在平均收益短剖面退化在betas在可变物问题减少关键错误。 编组，然而，收缩betas的范围并且减少统计力量。 当形成股份单时，要缓和这个问题，研究员在beta排序证券; 第一份股份单包含证券与最低的betas，等等，由最后股份单决定与最高的beta财产。 这个排序的做法现在是标准在经验主义的测试。
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2013-05-23 12:26:38
因此，使用中截面回归法的 beta 版平均回报率的投资组合降低了变量问题中的关键错误。分组，然而，缩小范围的测试版，大大降低了统计。为了减轻这一问题，研究人员排序 beta 证券时形成投资组合;第一组合包含最低 beta 发布和等方面，达到最高的 β 资产组合之间进行最后的证券。此排序过程现在是标准的实证检验。
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2013-05-23 12:28:18
因此，使用卷宗在 Beta 上把平均报酬的回归分割成截面在变量问题中减少重要错误。聚集，然而，收缩系列 Beta 和减少统计力量。减轻这个问题，研究人员在形成卷宗时在 Beta 上排序证券；第一卷宗以最低 Beta 包含证券，等等，向上到具最高 Beta 资产的最后的投资组合。这道排序程序如今在经验主义测试中是标准的。
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