Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Classification Methods and Portfolio Allocation: An Examination of Market Efficiency

論文の概要: Machine Learning Classification Methods and Portfolio Allocation: An Examination of Market Efficiency

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02283v1
Date: Wed, 4 Aug 2021 20:48:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-06 14:28:10.970586
Title: Machine Learning Classification Methods and Portfolio Allocation: An Examination of Market Efficiency
Title（参考訳）: 機械学習の分類手法とポートフォリオ割り当て:市場効率の検討
Authors: Yang Bai and Kuntara Pukthuanthong
Abstract要約: 我々は,OOS(Out-of-sample)予測可能性を通じて市場効率を評価する新しい枠組みを設計する。我々は、資産価格問題を機械学習の分類問題とみなし、返却状態を予測するための分類モデルを構築した。予測に基づくポートフォリオは、OOS経済の大幅な伸びで市場を圧倒した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3343612552681945
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We design a novel framework to examine market efficiency through out-of-sample (OOS) predictability. We frame the asset pricing problem as a machine learning classification problem and construct classification models to predict return states. The prediction-based portfolios beat the market with significant OOS economic gains. We measure prediction accuracies directly. For each model, we introduce a novel application of binomial test to test the accuracy of 3.34 million return state predictions. The tests show that our models can extract useful contents from historical information to predict future return states. We provide unique economic insights about OOS predictability and machine learning models.
Abstract（参考訳）: 我々は,OOS(Out-of-sample)予測可能性を通じて市場効率を評価する新しい枠組みを設計する。我々は,アセット価格問題を機械学習分類問題とし,帰納状態を予測するための分類モデルを構築した。予測に基づくポートフォリオは、OOS経済の大きな伸びで市場を上回った。予測精度を直接測定する。各モデルに対して,3.34億戻り状態予測の精度をテストするために,二項テストの新たな適用を導入する。実験の結果,我々のモデルは過去の情報から有用なコンテンツを抽出し,将来のリターン状態を予測できることがわかった。 OOS予測可能性と機械学習モデルに関するユニークな経済的な洞察を提供する。

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