論文の概要: Forecasting Financial Market Structure from Network Features using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11751v1
• Date: Fri, 22 Oct 2021 12:51:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-25 21:43:25.763989
• Title: Forecasting Financial Market Structure from Network Features using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習によるネットワーク機能からの金融市場構造予測
• Authors: Douglas Castilho, Tharsis T. P. Souza, Soong Moon Kang, Jo\~ao Gama and Andr\'e C. P. L. F. de Carvalho
• Abstract要約: 機械学習を用いて,リンク型およびノード型金融ネットワークの機能から市場相関構造を予測するモデルを提案する。 本稿では,3つの異なるネットワークフィルタリング手法を用いて市場構造,すなわち動的アセットグラフ(DAG),動的ミニマルスパンニングツリー(DMST),動的スレッショルドネットワーク(DTN)を推定する実験的なエビデンスを提案する。 実験結果から,提案モデルが予測性能の高い市場構造を予測できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6999740786886535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a model that forecasts market correlation structure from link- and node-based financial network features using machine learning. For such, market structure is modeled as a dynamic asset network by quantifying time-dependent co-movement of asset price returns across company constituents of major global market indices. We provide empirical evidence using three different network filtering methods to estimate market structure, namely Dynamic Asset Graph (DAG), Dynamic Minimal Spanning Tree (DMST) and Dynamic Threshold Networks (DTN). Experimental results show that the proposed model can forecast market structure with high predictive performance with up to $40\%$ improvement over a time-invariant correlation-based benchmark. Non-pair-wise correlation features showed to be important compared to traditionally used pair-wise correlation measures for all markets studied, particularly in the long-term forecasting of stock market structure. Evidence is provided for stock constituents of the DAX30, EUROSTOXX50, FTSE100, HANGSENG50, NASDAQ100 and NIFTY50 market indices. Findings can be useful to improve portfolio selection and risk management methods, which commonly rely on a backward-looking covariance matrix to estimate portfolio risk.
• Abstract（参考訳）: 機械学習を用いて,リンクおよびノードベースの金融ネットワーク機能から市場相関構造を予測するモデルを提案する。 そのため、市場構造は、主要なグローバル市場指標の企業構成員間で時間依存の資産価格リターンのコムーブメントを定量化し、動的資産ネットワークとしてモデル化される。 本稿では,3つの異なるネットワークフィルタリング手法を用いて市場構造,すなわち動的アセットグラフ(DAG),動的ミニマルスパンニングツリー(DMST),動的スレッショルドネットワーク(DTN)を推定する実験的な証拠を提供する。 実験の結果,提案モデルは,時間不変相関に基づくベンチマークと比較して,最大40\%$改善の予測性能の高い市場構造を予測できることがわかった。 非ペアワイド相関特性は、調査対象とする全ての市場、特に長期の株式市場構造予測において、従来使用されていたペアワイド相関指標と比較して重要であることが判明した。 DAX30、EUROSTOXX50、FTSE100、HANGSENG50、NASDAQ100、NIFTY50の銘柄に記載されている。 ポートフォリオの選択やリスク管理方法の改善には,一般的にはポートフォリオのリスクを見積もるために,後方方向の共分散行列に依存する。

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