不幸的是，我不确定你是否可以在不使用一些技术术语的情况下解释这个术语。我会尽力而为。

首先是一些定义：

1. 偏差：估计器的期望值与您正在估计的参数的真实值之间的差异。
2. OLS：普通最小二乘；一种解决回归问题的方法。
3. 自回归过程（AR）：（通过维基百科）

当您对滞后的随机输入执行回归时，就会出现Stambaugh 偏差。本质上，当您这样做时，您必须使用输入（回归器）的估计值，这需要估计自相关系数。然后，自相关系数的偏差与 OLS 的斜率系数估计值的偏差成正比。如果您知道计算自相关系数的方法存在偏差，则可以对此进行纠正。

原始论文真的不是太复杂，只要你知道什么是 AR 过程以及 OLS 回归是如何工作的：论文。

这是解释 Stambaugh 偏差的原始论文：Stambaugh (JFE1999)。当股息收益率过程高度持续时，它检查了过去股息收益率回报预测回归中斜率系数的偏差。

令表示日期返回，表示日期股息收益率。考虑以下回归方程： for with 。$y_t$$t$$x_t=D_t/P_t$$t$

$$\begin{align*} y_t &= \alpha+\beta\,x_{t-1}+u_t\\ x_t &= \theta+\rho\,x_{t-1}+v_t \end{align*}$$ $t=1,\ldots,T$$\begin{bmatrix}u_t\\v_t\end{bmatrix}=\mathcal{N}\left(0,\Sigma= \begin{bmatrix} \sigma_u^2&\sigma_{uv}\\ \sigma_{uv}&\sigma_v^2 \end{bmatrix}\right)$

论文表明，中的偏差为 其中是 \rho 的 OLS 估计。$\beta$

$$\mathbb{E}\left[\hat{\beta}-\beta\right]=\frac{\sigma_{uv}}{\sigma^2_v}\mathbb{E}\left[\hat{\rho}-\rho\right],$$ $\hat{\rho}$$\rho$

该论文表明有一个向下的偏差，而是负的，导致有一个向上的偏差。$\hat{\rho}$$\sigma_{uv}$$\hat{\beta}$