Small‐Sample Tests for Stock Return Predictability with Possibly Non‐Stationary Regressors and GARCH‐Type Effects

Nous développons une méthode de simulation pour tester la prévisibilité du rendement des actions à l’aide de multiples variables de régression. Le processus déterminant les variables de régression n’est aucunement restreint et la méthode de simulation reste valide à distance finie même en présence de distributions autres que la loi normale et d’effets GARCH sur le rendement des actions. L’utilité de la nouvelle méthode est démontrée à la fois dans une étude de simulation et par l’examen de la capacité d’un ensemble de variables financières à prévoir le rendement excédentaire des actions. Nous observons, pour la période 1948-2014, des signes probants de prévisibilité qui s’expliquent entièrement par l’écart de taux. Toutefois, ces résultats empiriques sont beaucoup plus faibles dans le cas des sous-échantillons.