Does Illiquidity Matter? An Errors-in-Variables Perspective

Abstract

La iliquidez es bien conocida en la literatura como un importante factor de riesgo a considerar en los modelos financieros de retorno. Sin embargo, no hay mucho consenso sobre la medida que se debe utilizar como proxy para la iliquidez. Nuestras aportaciones a la cuestión se centran principalmente en la medida de Pástor-Stambaugh en el contexto del modelo tri-factorial de Fama-French y, más recientemente, en su nuevo modelo de cinco factores. En este artículo, se discuten las aportaciones anteriormente aludidas desde la perspectiva de errores en las variables. En particular, se proponen nuevos instrumentos robustos que se han desarrollado y aplicado en distintas etapas de nuestra investigación. En este artículo, se llevan a cabo los test de robustez de estos nuevos instrumentos. En general, nuestros nuevos instrumentos, con estimación GMM, muestran que tanto en el marco de sección cruzada o de datos panel como en una regresión recursiva/rolling regression (en comparación con el marco del filtro de Kalman) el factor más significativo es el factor de mercado. Estos resultados podrían interpretarse en la línea de la preocupación Cochrane acerca de un "zoológico de factores".

R&D spillovers, innovation and market value: evidence of absorptive capacity in the generation of clean technologies

“…Problems associated with endogeneity may hinder part of the inference in the model, since cause-effect relationships are not adequately controlled. Although the quantum technique presents a more precise picture of the relations, from the different points of the conditional distribution of the dependent variable, factors conditioning the demand for investments in R & D (AGHION & HOWITT, 2009) or even measurement errors in the independent variable (RACICOT, 2015) limit the inference of estimates, since they are more present in financial series (RACICOT & RENTZ, 2018). Racicot (2015) and Racicot and Rentz (2015, 2016 illustrate an important discussion on this topic, proposing alternative estimators to the traditional GMM, more robust to the presence of measurement errors.…”