2023年5月，金融系樊鹏英教授论文Return Direction Forecasting: A Conditional Autoregressive Shape Model with Beta Density在Financial Innovation 2023年第1期正式发表。Financial Innovation为北京工商大学认定的经济与商科ESI A3期刊。

内容摘要

This paper derives a new decomposition of stock returns using price extremes and proposes a conditional autoregressive shape model (henceforth CARS) with beta density to predict the direction of stock returns. The CARS model is continuously valued, which makes it totally different from the binary classification models. An empirical study is performed on the US stock market, and the results show that the predicting power of the CARS model is not only statistically significant but also economically valuable. We also compare the CARS model with the Probit model, and results demonstrate that the proposed CARS model outperforms the Probit model for return direction forecasting. The CARS model provides a new framework for return direction forecasting.

译文

本文利用股票价格极值信息给出了一种新的股票收益率分解方法，并提出了一种基于β分布的条件自回归模型（以下简称CARS）来预测股票收益的方向。CARS模型是连续取值的，该方法与二元分类模型完全不同。实证分析部分基于美国股市标普500指数进行了实证研究，结果表明CARS模型的预测能力不仅具有统计学意义，而且具有经济价值。此外，将CARS模型与Probit模型进行了比较，结果表明本文所提出的CARS模型在收益方向预测方面优于Probit模型。CARS模型为收益方向预测提供了一个新的框架。

作者简介

樊鹏英，bat365在线平台金融系教授，硕士生导师。博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，长期致力于资产定价、金融风险管理研究。在Acta Mathematicae Applicatae Sinica English Series,Computational Economics,《系统工程理论与实践》《数理统计与管理》《统计与决策》等期刊发表论文20余篇。主持国家社科基金一般项目1项，参与国家社科基金项目、国家自然科学基金项目和北京市社会科学基金项目等5项。

原文链接

https://webofscience.clarivate.cn/wos/alldb/full-record/WOS:000980514700001