We begin by discussing the estimati

We begin by discussing the estimation results of the forecasting factors ^ Ft from the macro
dataset consisting of 279 variables. The deÖning feature of a model with r factors is that the
r largest population eigenvalues should increase as N increases, while the N r eigenvalues
should be bounded. The criterion of Bai and Ng (2002) suggests rF = 12 factors Ft explaining
about 54% of the variation in the data, with the Örst three factors accounting for 37%, 8%,
3%, respectively. The Örst factor loads heavily on stock market portfolio returns (such
as size and book-market portfolio returns), the excess stock market return, and the log
dividend-price ratio. The second factor loads heavily on measures of real activity, such as
manufacturing production, employment, total production and employment, and capacity
utilization. The third factor loads heavily on risk and term spreads in the bond market.
The volatility of innovations to common factor Fjt is deÖned to be the F
jt, where vF
jt =
F
jtF
jt are the least squares residuals of an univariate AR(4) model for ^ Fjt. Figure 7 plots
the estimates F
jt for the 12 estimated ^ Fjt. This Ögure also displays the volatility estimates

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi bắt đầu bằng việc thảo luận các kết quả dự toán của các yếu tố dự báo ^ Ft từ vĩ môbộ dữ liệu bao gồm 279 biến. Tính năng deÖning của một mô hình với yếu tố r là cácr lớn nhất dân spectral nên tăng khi N tăng, trong khi tuyến r Nnên được bao bọc. Các tiêu chí của Bai và Ng (2002) cho thấy rF = 12 yếu tố Ft giải thíchkhoảng 54% các biến thể trong dữ liệu, với Örst ba yếu tố chiếm 37%, 8%,3%, tương ứng. Các yếu tố Örst tải rất nhiều trên thị trường chứng khoán danh mục đầu tư lợi nhuận (như vậynhư kích thước và cuốn sách-thị trường danh mục đầu tư lợi nhuận), các cổ phiếu vượt quá thị trường quay trở lại, và các bản ghitỷ lệ cổ tức-giá. Các yếu tố thứ hai tải nặng nề về các biện pháp thực sự hoạt động, chẳng hạn nhưsản xuất sản xuất, việc làm, tất cả sản xuất và việc làm, và năng lựcsử dụng. Các yếu tố thứ ba tải nặng nề trên rủi ro và hạn lây lan trên thị trường trái phiếu.Sự biến động của các sáng kiến để phổ biến yếu tố FJST là deÖned được FJT, nơi vFJT =FJT FJT là dư tối thiểu của một mô hình AR(4) véc cho ^ FJST. con số 7 lôCác ước lượng FJT cho 12 ước tính ^ FJST. Ögure này cũng sẽ hiển thị các ước lượng bay hơi

Kết quả (Việt) 2:

Chúng ta bắt đầu bằng việc thảo luận các kết quả ước lượng của các yếu tố dự báo ^ Ft từ vĩ mô
bộ dữ liệu gồm 279 biến. Các tính năng deÖning của một mô hình với các yếu tố r là
r giá trị đặc trưng dân số lớn nhất nên tăng như N tăng, trong khi giá trị riêng r N
nên được bao quanh. Các tiêu chí của Bái và Ng (2002) cho thấy RF = 12 yếu tố Ft giải thích
khoảng 54% sự biến trong dữ liệu, với các Örst ba yếu tố chiếm 37%, 8%,
3%, tương ứng. Các tải yếu tố Örst nhiều vào lợi nhuận danh mục đầu tư thị trường chứng khoán (chẳng hạn
như kích thước và danh mục sách thị trường lợi nhuận), sự trở lại thị trường chứng khoán quá mức, và các bản ghi
tỷ lệ cổ tức giá. Các tải Yếu tố thứ hai rất nhiều vào các biện pháp của các hoạt động thực tế, chẳng hạn như
sản xuất công nghiệp, việc làm, tổng sản lượng và việc làm, và công suất
sử dụng. Các tải Yếu tố thứ ba rất nhiều vào rủi ro và hạn lây lan trên thị trường trái phiếu.
Sự biến động của đổi mới đến yếu tố phổ biến Fjt được deÖned là F?
Jt, nơi VF
jt
=? F
jt F?
Jt là phương tối thiểu dư của một đơn biến AR (4) mô hình cho ^ Fjt. Hình 7 lô
dự toán? F
jt cho 12 dự ^ Fjt. Ögure này cũng hiển thị các ước tính biến động