Second, we study the cross-section

Second, we study the cross-section of firm-specific persistence of the risk-neutral distribution’s central moments and future stock returns. The risk-neutral probabilities are essentially realworld probabilities tilted toward bad states. Thus, risk-neutral moments might change if the physical distribution changes or if the mapping from real-world to risk-neutral probabilities changes. In the latter case, the moments for all stocks are equally unpredictable. Thus, in the cross-section, higher persistence of the central moments of the risk-neutral distribution should be associated with higher persistence of the physical distribution. Changes in the mapping between the two measures should only yield more noise in our main measure and, thus, make it less likely to detect a significant impact on the cross-section of stock returns.

結果 (繁體中文) 1:

其次，我們研究的網絡連接RM-SPECI網絡c中的風險中性分佈的中心矩和未來股票收益的持續性的橫截面。風險中性的概率基本上是現實世界向著壞的狀態傾斜概率。因此，風險中性的時刻，如果可能的物理分佈的變化或改變，如果從現實世界映射到風險中性概率的變化。在後一種情況下，所有股票的時刻也同樣難以預測。因此，在橫截面中，風險中性分佈的中心時刻的更高的持久性應該與物理分佈的更高的持久性相關聯。在兩項措施之間的映射關係的變化應該只在我們的主要措施產生更大的噪音，因此，使其不太可能檢測到對股票收益的橫截面的顯著的影響。

結果 (繁體中文) 2:

其次，我們研究了風險中性分佈的中心時刻和未來股票回報的特定于公司的持續性的橫截面。風險中性概率本質上是向壞狀態傾斜的真實概率。因此，如果物理分佈發生變化或從實際到風險中性概率的映射發生變化，則風險中性時刻可能會發生變化。在後一種情況下，所有股票的時刻同樣不可預測。因此，在橫截面中，風險中性分佈的中心時刻的持久性較高，應與物理分佈的持久性較高相關聯。這兩個度量值之間的映射變化只會在我們的主要測量中產生更多的噪音，從而降低發現對股票回報的橫截面產生重大影響的可能性。

結果 (繁體中文) 3:

其次，我們研究了風險中性分佈的中心時刻和未來股票收益的特定持續性的橫截面。風險中性概率本質上是現實世界中傾向於壞狀態的概率。囙此，如果物理分佈發生變化，或者從現實世界到風險中性概率的映射發生變化，風險中性時刻可能會發生變化。在後一種情况下，所有股票的時刻都同樣不可預測。囙此，在橫截面上，風險中性分佈中心矩的高持續性與物理分佈的高持續性相關。這兩個名額之間的映射變化只會在我們的主要指標中產生更多的譟音，囙此，它不太可能檢測到對股票收益橫截面的重大影響。