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使用 PySDTest（Python 和 Stata）检验随机占优关系

文章 arXiv papers · 作者: Kyungho Lee et al.
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总结

本文介绍 PySDTest，这是一个用于统计检验随机占优关系的 Python 和 Stata 软件包。文章概述了若干已发表方法及其扩展中的程序，并介绍将检验统计量与重采样方法结合的选项，包括数值 delta 方法。该软件包还支持更复杂的问题，例如在多个备选项中识别随机占优程度最高的选择。

文中通过投资组合选择案例，对比特币和标普 500 指数的日收益进行实证示例。报告结果显示，标普 500 收益二阶随机占优于比特币收益；按照所述占优准则，这一发现有利于该指数。这只是检验方法的应用示例，并不意味着该指数未来时期一定表现更好，或适合每位投资者。文档没有提供样本日期、实现细节或敏感性结果，因此读者需要查阅完整研究，才能评估实证比较及检验的实际假设。

核心观点

  • 随机占优检验依据正式的偏好准则比较收益分布。
  • PySDTest 在 Python 和 Stata 中实现多种已发表的检验程序及扩展。
  • 用户可以将检验统计量与重采样方法结合，包括数值 delta 方法。
  • 该软件包可以检验多个投资备选项中的占优选择。
  • 示例中，标普 500 收益二阶随机占优于比特币收益。

标签

统计学加密资产股票投资组合构建回测
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.

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此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。