論文の概要: Factor-augmented tree ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14000v1
• Date: Sat, 27 Nov 2021 22:44:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 16:35:21.184579
• Title: Factor-augmented tree ensembles
• Title（参考訳）: 因子増強木のアンサンブル
• Authors: Filippo Pellegrino
• Abstract要約: 本稿では,不規則性を示す予測器を扱うために,標準時系列回帰木モデリングの拡張を提案する。 このアプローチは、観測されていないコンポーネントを介してツリーベースの自己回帰で使用される情報集合をリッチにすることを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article proposes an extension for standard time-series regression tree modelling to handle predictors that show irregularities such as missing observations, periodic patterns in the form of seasonality and cycles, and non-stationary trends. In doing so, this approach permits also to enrich the information set used in tree-based autoregressions via unobserved components. Furthermore, this manuscript also illustrates a relevant approach to control over-fitting based on ensemble learning and recent developments in the jackknife literature. This is strongly beneficial when the number of observed time periods is small and advantageous compared to benchmark resampling methods. Empirical results show the benefits of predicting equity squared returns as a function of their own past and a set of macroeconomic data via factor-augmented tree ensembles, with respect to simpler benchmarks. As a by-product, this approach allows to study the real-time importance of economic news on equity volatility.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,季節や周期の周期的パターンの欠如,非定常傾向などの不規則性を示す予測子を扱うために,標準時系列回帰木モデリングの拡張を提案する。 このアプローチでは、観測されていないコンポーネントを介してツリーベースの自己回帰で使用される情報集合を拡張できる。 さらに本書は,アンサンブル学習に基づく過剰フィッティングの制御と,近年のジャックニフ文学の発展にも関連するアプローチを示している。 これは、ベンチマークの再サンプリング法と比較して観察された期間の数が少なく、有利な場合に非常に有益である。 実証的な結果は、より単純なベンチマークに関して、自己の過去の関数として正方形リターンを予測する利点と、因子増分木アンサンブルによるマクロ経済データの集合を示す。 副産物として、このアプローチは、株式ボラティリティに対する経済ニュースのリアルタイムの重要性を研究することができる。

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