論文の概要: Hedging and machine learning driven crude oil data analysis using a refined Barndorff-Nielsen and Shephard model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14862v3
• Date: Wed, 3 Feb 2021 17:00:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 14:38:28.010338
• Title: Hedging and machine learning driven crude oil data analysis using a refined Barndorff-Nielsen and Shephard model
• Title（参考訳）: Barndorff-NielsenモデルとShephardモデルを用いたヘッジと機械学習による原油データ解析
• Authors: Humayra Shoshi and Indranil SenGupta
• Abstract要約: 本稿では,バーンドルフ・ニールセン・アンド・シェパード(BN-S)モデルを実装し,商品市場に最適なヘッジ戦略を提案する。 この改良により、経験的データセットから決定論的パラメータを抽出する。 洗練されたモデルにおけるこのパラメータの実装により、結果として得られるモデルは古典的なBN-Sモデルよりもはるかに良く機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980732994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, a refined Barndorff-Nielsen and Shephard (BN-S) model is implemented to find an optimal hedging strategy for commodity markets. The refinement of the BN-S model is obtained with various machine and deep learning algorithms. The refinement leads to the extraction of a deterministic parameter from the empirical data set. The problem is transformed to an appropriate classification problem with a couple of different approaches: the volatility approach and the duration approach. The analysis is implemented to the Bakken crude oil data and the aforementioned deterministic parameter is obtained for a wide range of data sets. With the implementation of this parameter in the refined model, the resulting model performs much better than the classical BN-S model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,商品市場に最適なヘッジ戦略を見出すため,改良されたBarndorff-Nielsen and Shephard (BN-S)モデルを実装した。 BN-Sモデルの洗練は、様々な機械学習アルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムを用いて得られる。 この改良により、経験的データセットから決定論的パラメータを抽出する。 この問題は、揮発性アプローチと持続性アプローチという2つの異なるアプローチで適切な分類問題に変換される。 分析はバッケン原油データに実施され、上記の決定論的パラメータは幅広いデータセットに対して得られる。 洗練されたモデルにおけるこのパラメータの実装により、結果として得られるモデルは古典的なBN-Sモデルよりもはるかに良く機能する。

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