論文の概要: Detecting Changes in Asset Co-Movement Using the Autoencoder Reconstruction Ratio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02008v2
• Date: Sun, 27 Sep 2020 14:14:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 12:48:21.653239
• Title: Detecting Changes in Asset Co-Movement Using the Autoencoder Reconstruction Ratio
• Title（参考訳）: オートエンコーダ再構成比を用いたアセットコモーメントの変化検出
• Authors: Bryan Lim, Stefan Zohren, Stephen Roberts
• Abstract要約: 資産共同移動の一時的な増加を検出するリアルタイム指標を提案する。 オートエンコーダ再構成比(Autoencoder Reconstruction Ratio)は、資産のバスケットが低次元の潜伏変数の集合を使ってどれだけうまくモデル化できるかを測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5616364225463055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting changes in asset co-movements is of much importance to financial practitioners, with numerous risk management benefits arising from the timely detection of breakdowns in historical correlations. In this article, we propose a real-time indicator to detect temporary increases in asset co-movements, the Autoencoder Reconstruction Ratio, which measures how well a basket of asset returns can be modelled using a lower-dimensional set of latent variables. The ARR uses a deep sparse denoising autoencoder to perform the dimensionality reduction on the returns vector, which replaces the PCA approach of the standard Absorption Ratio, and provides a better model for non-Gaussian returns. Through a systemic risk application on forecasting on the CRSP US Total Market Index, we show that lower ARR values coincide with higher volatility and larger drawdowns, indicating that increased asset co-movement does correspond with periods of market weakness. We also demonstrate that short-term (i.e. 5-min and 1-hour) predictors for realised volatility and market crashes can be improved by including additional ARR inputs.
• Abstract（参考訳）: 資産協調行動の変化を検出することは、歴史的相関関係の崩壊をタイムリーに検出することによるリスク管理のメリットが多数ある金融実践者にとって非常に重要である。 本稿では,アセット共動の一時的な増加を検出するためのリアルタイム指標として,低次元の潜在変数セットを用いてアセットリターンのバスケットをモデル化するオートエンコーダ再構成率を提案する。 ARRは、標準吸収率のPCAアプローチを置き換え、非ガウスリターンのためのより良いモデルを提供するリターンベクトルの次元削減を行うために、ディープスパースデノナイジングオートエンコーダを使用する。 CRSPUS総合市場指数の予測に関するシステム的リスク適用を通じて、低いARR値は高いボラティリティとより大きな下落と一致し、資産共同移動の増加は市場の弱さの期間に対応することを示す。 また, arr入力の追加により, 短期的(すなわち5分および1時間)のボラティリティと市場クラッシュを予測できることを示す。

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