《表8 不同阈值与历史时间窗口下混合尾部风险HLPM与四因子alpha》

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《特异性尾部风险、混合尾部风险与资产定价——来自我国A股市场的证据》

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注:FFC4α:FFC4模型常数项系数，R＿diff为H-L序列．“***”，“**”，“*”代表1%，5%，10%显著性水平．

为了回答这个问题，使用过去X个月的日收益数据，并按Y%的阈值计算HLPM，记为这种配对为:Xms-Y%，如，使用过去12个月的日收益数据和10%的阈值计算HLPM，记为12ms-10%．对于历史数据窗口和阈值的配对，当历史数据窗口缩短时，为了保证测量尾部风险的数据充足，阈值的设置应该要高一些．对于每组历史数据窗口和阈值的配对，逐一计算个股的混合尾部风险HLPM，并依据排序等分成十组．对于每一组中的股票，采用等权重方法构建投资组合，计算该投资组合在当月的平均收益．表8给出了五种配对下的相应回归检验．