[論文レビュー] Exact Value Solution to the Equity Premium Puzzle

Atilla Aras|arXiv (Cornell University)|Feb 12, 2026

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ひとこと要約

この論文は4つの方程式から4つのモデルパラメータを推定し、厳密値解を導出して時間割引因子を0.9581、CRRAを1.0319とし、CCAPMがキャリブレーションなしで機能することを示す。

ABSTRACT

This article's aim is to provide the solution to the equity premium puzzle without using calibrated values. Calibrated values of subjective time discount factor were used in my prior derived models because 4 variables were determined from 3 different equations. Furthermore, calculated values and risk behavior determination of my prior models were compatible with empirical literature. 4 unknown variables are now calculated from 4 different equations in the new derived model in this article. Subjective time discount factor and coefficient of relative risk aversion are found 0.9581 and 1.0319, respectively from the system of equations which are compatible with empirical studies. Micro and macro studies about CRRA value affirm each other for the first time in the literature. Furthermore, equity and risk-free asset investors are pinned down to be insufficient risk-loving, which can be considered a type of risk-averse behavior. Hence it can be said that calculated values and risk attitude determination align with empirical literature. This shows that derived model is valid and make CCAPM work without calibration.

研究の動機と目的

• calibrated parameters に依存せずにエクイティプレミアムパズルを解く動機付け。
• 内部整合性を確保するために4つの未知数を4つの独立方程式から計算。
• 得られたリスク態度が経験的文献と調和することを示す。
• CCAPMがキャリブレーションなしで機能することを示す。

提案手法

• 4つの未知パラメータを決定するための4つの方程式を設定。
• 主観的な時間割引因子と相対リスク回正（CRRA）を0.9581と1.0319として解く。
• 微小クロスとマクロのCRRA値が経験的研究と整合することを実証する。
• リスク態度を分析し、投資家が単にリスク愛好的ではなく、全体としてリスク回避的行動を示すと結論づける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 キャリブレーションしたパラメータを用いずにエクイティプレミアムパズルを解くことができるか。
• RQ2 モデルの4つの方程式を満たす時間割引因子とCRRAの正確な値は何か。
• RQ3 導出された値はCRRAとリスク行動に関する経験的文献と一致するか。
• RQ4 新しい4方程式解においてキャリブレーションなしでCCAPMは成立するか。

主な発見

• 新しいモデルでは4つの方程式から4つの未知が決定される。
• 主観的時間割引因子 = 0.9581; CRRA = 1.0319。
• 微視的CRRA値とマクロCRRA値が文献で初めて互いに裏付ける。
• エクイティと無リスク資産の投資家は十分なリスク愛好ではなく、モデル内でリスク回避的行動の形を示す。
• 導出されたモデルはキャリブレーションを必要とせずCCAPMを妥当化する。