Stochastische Dominanz mit PySDTest für Python und Stata testen

Zusammenfassung

Dieses Dokument stellt PySDTest vor, ein Python- und Stata-Paket für statistische Tests stochastischer Dominanzbeziehungen. Es skizziert Verfahren aus mehreren veröffentlichten Methoden und Erweiterungen und beschreibt Möglichkeiten, Teststatistiken mit Resampling-Ansätzen zu kombinieren, darunter eine numerische Delta-Methode. Das Paket unterstützt auch komplexere Fragestellungen, etwa die Ermittlung einer stochastisch maximalen Wahl unter mehreren Alternativen.

Ein empirisches Beispiel vergleicht tägliche Renditen des Bitcoin und des 500-Index in einer Portfoliowahlsituation. Dem berichteten Ergebnis zufolge dominiert der 500 Bitcoin-Renditen stochastisch in zweiter Ordnung. Nach dem genannten Dominanzkriterium spricht dies für den Index. Das ist ein Beispiel für die Anwendung der Tests und kein Beleg dafür, dass der Index in künftigen Zeiträumen besser abschneidet oder für alle Anleger geeignet ist. Das Dokument nennt weder Stichprobendaten noch Umsetzungsdetails oder Sensitivitätsergebnisse. Um den empirischen Vergleich und die praktischen Annahmen der Tests zu beurteilen, müssten Leser die vollständige Studie heranziehen.

Kernaussagen

• Tests auf stochastische Dominanz vergleichen Renditeverteilungen anhand formaler Präferenzkriterien.
• PySDTest implementiert mehrere veröffentlichte Testverfahren und Erweiterungen in Python und Stata.
• Nutzer können Teststatistiken mit Resampling-Methoden kombinieren, darunter eine numerische Delta-Methode.
• Das Paket kann die Maximalität unter mehreren Anlagealternativen testen.
• Im Beispiel dominieren die S&P-500-Renditen die Bitcoin-Renditen stochastisch in zweiter Ordnung.

Schlagwörter

# PySDTest: a Python/Stata Package for Stochastic Dominance Tests


# PySDTest: a Python/Stata Package for Stochastic Dominance Tests









We introduce PySDTest, a Python/Stata package for statistical tests of stochastic dominance. PySDTest implements various testing procedures such as Barrett and Donald (2003), Linton et al. (2005), Linton et al. (2010), and Donald and Hsu (2016), along with their extensions. Users can flexibly combine several resampling methods and test statistics, including the numerical delta method (Dümbgen, 1993; Hong and Li, 2018; Fang and Santos, 2019). The package allows for testing advanced hypotheses on stochastic dominance relations, such as stochastic maximality among multiple prospects. We first provide an overview of the concepts of stochastic dominance and testing methods. Then, we offer practical guidance for using the package and the Stata command pysdtest. We apply PySDTest to investigate the portfolio choice problem between the daily returns of Bitcoin and the S&P 500 index as an empirical illustration. Our findings indicate that the S&P 500 index returns second-order stochastically dominate the Bitcoin returns.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.