Incorporating model uncertainty into the variable selection problem of expected return proxies

Diese Dissertation (dt.: Einbeziehung von Modellunsicherheit in das Selektionsproblem von Schätzern für erwartete Renditen) beschäftigt sich mit der Unsicherheit aus einer Vielzahl verfügbarer Schätzer für latente erwartete Renditen den korrekten Schätzer auszuwählen. Anhand des beliebtesten alternativen Schätzers, implizite Kapitalkosten, wird gezeigt, dass die Nichtberücksichtigung dieser Unsicherheit zu einer Überschätzung der Robustheit empirischer Ergebnisse führen kann. Als eine Lösung dieses Problems wird ein Bayesian Model Averaging Ansatz in die Literatur eingeführt.