論文の概要: Factor-augmented tree ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14000v5
• Date: Thu, 30 Mar 2023 18:02:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 17:46:23.891421
• 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: 本論文は,時間列回帰木の情報集合を,状態空間法を用いて抽出した定常因子を用いて拡張することを提案する。 測定誤差、非定常傾向、季節性、観察不足などの不規則性を示す予測器を処理できる。 経験的に、これらの因子拡大木のアンサンブルは、マクロファイナンス問題に対する信頼性の高いアプローチを提供する。
• 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 manuscript proposes to extend the information set of time-series regression trees with latent stationary factors extracted via state-space methods. In doing so, this approach generalises time-series regression trees on two dimensions. First, it allows to handle predictors that exhibit measurement error, non-stationary trends, seasonality and/or irregularities such as missing observations. Second, it gives a transparent way for using domain-specific theory to inform time-series regression trees. Empirically, ensembles of these factor-augmented trees provide a reliable approach for macro-finance problems. This article highlights it focussing on the lead-lag effect between equity volatility and the business cycle in the United States.
• Abstract（参考訳）: 本論文は, 時系列回帰木の情報集合を, 状態空間法で抽出した潜在定常因子を用いて拡張することを提案する。 このアプローチでは、2次元の時系列回帰木を一般化する。 まず、測定誤差、非定常傾向、季節性、観察不足などの不規則性を示す予測器を処理できる。 第二に、ドメイン固有理論を使って時系列回帰木を知らせる透明な方法を与える。 経験的に、これらの因子拡大木のアンサンブルは、マクロファイナンス問題に対する信頼できるアプローチを提供する。 この記事では、株式のボラティリティと米国のビジネスサイクルの間のリードラグ効果に焦点を当てます。

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