Pruebas de dominancia estocástica con PySDTest para Python y Stata

Resumen

Este documento presenta PySDTest, un paquete para Python y Stata que permite comprobar estadísticamente relaciones de dominancia estocástica. Expone procedimientos de varios métodos publicados y sus extensiones, y describe opciones para combinar estadísticos de prueba con métodos de remuestreo, incluido un método delta numérico. El paquete también permite abordar preguntas más complejas, como identificar la opción estocásticamente máxima entre varias alternativas.

Un ejemplo empírico compara los rendimientos diarios de Bitcoin y del índice S&P 500 en un contexto de selección de cartera. El resultado comunicado es que los rendimientos del S&P 500 dominan estocásticamente en segundo orden a los de Bitcoin, lo que favorece al índice según el criterio de dominancia indicado. Es un ejemplo de aplicación de las pruebas, no una prueba de que el índice vaya a superar a Bitcoin en periodos futuros o sea adecuado para todos los inversores. El documento no proporciona fechas de la muestra, detalles de implementación ni resultados de sensibilidad; se necesita el estudio completo para evaluar la comparación empírica y los supuestos prácticos de las pruebas.

Ideas clave

• Las pruebas de dominancia estocástica comparan distribuciones de rendimientos con criterios formales de preferencia.
• PySDTest implementa varios procedimientos de prueba publicados y sus extensiones en Python y Stata.
• Los usuarios pueden combinar estadísticos de prueba con métodos de remuestreo, incluido un método delta numérico.
• El paquete puede comprobar la maximalidad entre varias alternativas de inversión.
• En el ejemplo, los rendimientos de S&P 500 dominan estocásticamente en segundo orden a los de Bitcoin.

Etiquetas

# 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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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.