論文の概要: TPLVM: Portfolio Construction by Student's $t$-process Latent Variable Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06243v1
• Date: Wed, 29 Jan 2020 02:02:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 21:12:28.403773
• Title: TPLVM: Portfolio Construction by Student's $t$-process Latent Variable Model
• Title（参考訳）: tplvm: 学生の$t$-process 潜在変数モデルによるポートフォリオ構築
• Authors: Yusuke Uchiyama, Kei Nakagawa
• Abstract要約: 我々は,低次元の潜伏変数による財務時系列の非ガウス的変動を記述するために,学生のTPLVM($t$-process latent variable model)を提案する。 これらのポートフォリオを比較することで、提案されたポートフォリオが既存のガウスプロセス潜在変数モデルよりも優れていることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5408022972081694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimal asset allocation is a key topic in modern finance theory. To realize the optimal asset allocation on investor's risk aversion, various portfolio construction methods have been proposed. Recently, the applications of machine learning are rapidly growing in the area of finance. In this article, we propose the Student's $t$-process latent variable model (TPLVM) to describe non-Gaussian fluctuations of financial timeseries by lower dimensional latent variables. Subsequently, we apply the TPLVM to minimum-variance portfolio as an alternative of existing nonlinear factor models. To test the performance of the proposed portfolio, we construct minimum-variance portfolios of global stock market indices based on the TPLVM or Gaussian process latent variable model. By comparing these portfolios, we confirm the proposed portfolio outperforms that of the existing Gaussian process latent variable model.
• Abstract（参考訳）: 最適資産配分は、現代金融理論において重要なトピックである。 投資家のリスク回避に最適な資産配分を実現するために,様々なポートフォリオ構築手法が提案されている。 近年,金融分野において機械学習の応用が急速に増加している。 本稿では,低次元の潜在変数を用いて金融時系列の非ゲージ変動を記述するために,学生の$t$-process latent variable model (tplvm)を提案する。 その後,既存の非線形因子モデルに代わる最小分散ポートフォリオにtplvmを適用する。 提案ポートフォリオの性能をテストするために,tplvmあるいはgaussian process latent variableモデルに基づいて,グローバル株式市場指数の最小分散ポートフォリオを構築する。 これらのポートフォリオを比較することで、提案ポートフォリオが既存のガウスプロセス潜在変数モデルよりも優れていることを確認した。

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