Отсутствующие финансовые данные

Missing Financial Data
Markus Pelger, Svetlana Bryzgalova, Martin Lettau, Sven Lerner
2024-07-02

метод импутацииотсутствующие финансовые данныеотсутствующие наблюдения фундаментальных показателей фирмсистематические шаблоны отсутствия данныхвременная и поперечная зависимость
Мы документируем широкое распространение и структуру отсутствующих наблюдений фундаментальных показателей фирм и показываем, как систематически с ними работать. Отсутствующие финансовые данные затрагивают более 70% фирм, которые составляют примерно половину от общей рыночной капитализации. Фундаментальные показатели фирм имеют сложные систематические шаблоны пропусков, что делает традиционные подходы к иммутации недействительными. Мы предлагаем новый метод иммутации для получения полностью наблюдаемой панели фундаментальных показателей фирм, который использует как временную, так и поперечную зависимость данных для заполнения пропусков и допускает общие систематические паттерны отсутствия данных. Мы фиксируем важные последствия для оценок премий за риск, поперечных аномалий и построения портфелей. (JEL C14, C38, C55, G12)
1
Фундаментальные показатели фирм демонстрируют сложные систематические шаблоны пропусков, что делает традиционные методы импутации неадекватными.
2
Отсутствующие финансовые данные широко распространены: у более чем 70% фирм (составляющих около половины общей рыночной капитализации) отсутствуют фундаментальные показатели.
3
Авторы предлагают новый метод импутации, который использует временную и поперечную зависимость данных и допускает общие систематические шаблоны пропусков.
4
Использование полученной полностью наблюдаемой панели фундаментальных показателей существенно влияет на оценки премий за риск, перекрестные аномалии и построение портфелей.

Отсутствующие наблюдения по фундаментальным показателям фирм в финансовых наборах данных (фундаментальные переменные фирм по времени и поперечному сечению)

Структура, распространённость и систематическая импутация пропущенных финансовых данных для получения полностью наблюдаемой панели и их последствия для оценки премий за риск, поперечных аномалий и построения портфелей

Publication Details
Publication Date
2024-07-02
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
30
Access Type
Author Information
Authors
Markus Pelger
Svetlana Bryzgalova
Martin Lettau
Sven Lerner
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%