SOCIETY AND DEVELOPMENT

Macroeconomic factors and long-term risk premia in arbitrage asset pricing based on models with heterogeneous agents and market incompleteness

Authors

  • Milana G. Uspaeva A.A. Kadyrov Chechen State University, 364024, Chechen Republic, Grozny, A. Sheripov str., 32
  • Ahmed M. Gachaev Grozny State Oil Technical University named after academician M.D. Millionshchikov, 364051, Chechen Republic, Grozny, Kh.A. Isaev ave., 100

How to cite

GOST Uspaeva M. G., Gachaev A. M. Macroeconomic factors and long-term risk premia in arbitrage asset pricing based on models with heterogeneous agents and market incompleteness // Environmental Management Issues. 2025. Vol. 4. No. 7. P. 93-102. DOI: 10.25726/a9612-0522-2351-e
APA Uspaeva, M. G. & Gachaev, A. M. (2025). Macroeconomic factors and long-term risk premia in arbitrage asset pricing based on models with heterogeneous agents and market incompleteness. Environmental Management Issues, 4(7), 93-102. https://doi.org/10.25726/a9612-0522-2351-e

Abstract

This paper analyzes the impact of macroeconomic factors on long-term risk premia within an arbitrage-based asset-pricing framework built on a dynamic stochastic general equilibrium model with heterogeneous agents and incomplete markets. The theoretical setup is a modified Aiyagari–Bewley–Huggett economy with two types of households differing in patience, facing uninsurable idiosyncratic income shocks and borrowing constraints. The aggregate economy is subject to stochastic shocks to total factor productivity and monetary policy, both featuring time-varying volatility. Model parameters are calibrated via the simulated method of moments to a broad set of macroeconomic and financial series for G7 countries over 1985–2023. The calibrated model successfully reproduces key asset-pricing facts, generating an equity premium of 6.123% versus the historical benchmark of 6.495%, a low real risk-free rate and realistic return volatility. A structural decomposition shows that fundamental aggregate consumption risk accounts for less than one third of the total risk premium, while more than 67% is driven by mechanisms related to agent heterogeneity and market incompleteness, including precautionary savings and endogenous wealth concentration. Sensitivity analysis reveals sizable increases in 5- and 10-year risk premia in response to shocks to GDP-growth and inflation volatility, with a stronger reaction at longer horizons. Regression results further indicate that consumption volatility, inflation volatility and the endogenous wealth Gini coefficient are all significant positive determinants of the equity premium. These findings underscore the importance of distributional channels and macroeconomic uncertainty for long-term asset pricing and macro-prudential policy design.

Keywords

macroeconomic factors long-term risk premium heterogeneous agents incomplete markets asset pricing DSGE model wealth inequality consumption volatility inflation volatility

References

Kushnir M. Loss aversion and an equity risk premium in emerging markets // Black Sea Scientific Journal of Academic Research. 2015. Т. 25. № 7. С. 17-22.

Данеев О.В., Домрачев Э.С. Эконометрическая модель определения премии за страновой риск для целей применения в модели CAPM // Мягкие измерения и вычисления. 2023. Т. 68. № 7-1. С. 24-31.

Колесов Н.Д., Воробьев П. Акции и акционерные общества в новой модели хозяйствования // Экономические науки. 1990. № 2. С. 24-29.

Коршунов О.Ю., Кащеева Е.А. Подразумеваемая ставка без риска на российском фьючерсном рынке // Финансы и бизнес. 2016. № 1. С. 89-102.

Кучин И.И. Валютный риск и локальная модель ценообразования активов на примере российского рынка акций // Корпоративные финансы. 2016. Т. 10. № 2 (38). С. 27-38.

Kushnir M. Страх потерь и премия за риск на развивающихся рынках // Black Sea Scientific Journal of Academic Research. 2015. Т. 26. № 8. С. 8-9.

Мельник Е.Д. Управление рыночными рисками на российском рынке производных финансовых инструментов // Вестник Московского университета МВД России. 2008. № 4. С. 175-176.

Микова Е.С. Расширенная САРМ с выделением периодов положительной и отрицательной премии за рыночный риск: значимы ли моменты третьего и четвертого порядков для российского фондового рынка? // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2013. № 12 (60). С. 77.

Поленков В.Н., Образцова О.С. Модификация эконометрической модели ценообразования на основной капитал (САРМ) в приложении к российскому фондовому рынку // Казанская наука. 2009. № 1. С. 245-251.

Скрипачев И., Аюпов А. Разработка модели управления финансовым риском с использованием процентного свопа на конвертируемые облигации // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2010. № 4-2. С. 241-246.

Старостенко В.В. Об одной игровой модели ценообразования активов на фондовом рынке // Управление большими системами: сборник трудов. 2005. № 11. С. 81-91.

Трифонов Ю.С. Моделирование премии за риск на российском фондовом рынке с учетом эффекта асимметрии // Прикладная эконометрика. 2023. № 3 (71). С. 5-19.

Часовников С.Н., Кирьянов И.В. Арбитражные возможности модели САРМ для российского рынка акций // Сибирская финансовая школа. 2012. № 2 (91). С. 55-61.

Черемушкин С.В. Модели имплицитной премии за риск: возвращение к здравому смыслу // Финансовый менеджмент. 2010. № 4. С. 21-37.

Issue

Section

SOCIETY AND DEVELOPMENT
Want to publish with us?
Submit an article

Machine-readable metadata

Similar Articles

1 2 3 4 5 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)