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Python・Stata用PySDTestによる確率優越性検定

記事 arXiv papers · 著者: Kyungho Lee et al.
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サマリー

この文書は、確率優越関係を統計的に検定するPython・StataパッケージPySDTestを紹介しています。複数の公表済み手法とその拡張による手順を概説し、数値デルタ法を含む再標本化手法と検定統計量を組み合わせる選択肢を説明しています。また、複数の選択肢から確率的に最大の選択肢を特定するなど、より複雑な問いにも対応します。

ポートフォリオ選択の例では、BitcoinとS&P 500指数の日次リターンを比較しています。報告された結果は、S&P 500のリターンがBitcoinのリターンを二次確率優越するというもので、示された優越基準の下では指数が有利です。これは検定の適用例であり、今後も指数が上回ることや、すべての投資家に適していることの証拠ではありません。文書にはサンプル期間、実装の詳細、感度分析が示されていません。実証比較と検定の実務上の仮定を評価するには、全文を確認する必要があります。

主なアイデア

  • 確率優越性検定は、形式化された選好基準の下でリターン分布を比較します。
  • PySDTestは、複数の公表済み検定手法と拡張をPython・Stataで実装しています。
  • 数値デルタ法を含む再標本化手法と検定統計量を組み合わせられます。
  • 複数の投資候補から最大の選択肢を検定できます。
  • 例ではS&P 500のリターンがBitcoinのリターンを二次確率優越しています。

タグ

統計暗号資産株式ポートフォリオ構築バックテスト
全文
# 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.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。