論文の概要: Empirical Asset Pricing via Ensemble Gaussian Process Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01048v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 09:37:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 18:01:07.534080
• Title: Empirical Asset Pricing via Ensemble Gaussian Process Regression
• Title（参考訳）: アンサンブルガウス過程回帰による経験的資産価格設定
• Authors: Damir Filipovi\'c and Puneet Pasricha
• Abstract要約: 我々のアンサンブル学習アプローチは、GPR推論に固有の計算複雑性を著しく減少させる。 本手法は,統計的,経済的に既存の機械学習モデルを支配している。 これは不確実な投資家にアピールし、S&P500を上回る等級と重み付けの予測対象ポートフォリオを圧倒的に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.111899441919165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce an ensemble learning method based on Gaussian Process Regression (GPR) for predicting conditional expected stock returns given stock-level and macro-economic information. Our ensemble learning approach significantly reduces the computational complexity inherent in GPR inference and lends itself to general online learning tasks. We conduct an empirical analysis on a large cross-section of US stocks from 1962 to 2016. We find that our method dominates existing machine learning models statistically and economically in terms of out-of-sample $R$-squared and Sharpe ratio of prediction-sorted portfolios. Exploiting the Bayesian nature of GPR, we introduce the mean-variance optimal portfolio with respect to the predictive uncertainty distribution of the expected stock returns. It appeals to an uncertainty averse investor and significantly dominates the equal- and value-weighted prediction-sorted portfolios, which outperform the S&P 500.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Gaussian Process Regression(GPR)に基づくアンサンブル学習手法を提案する。 我々のアンサンブル学習アプローチは、GPR推論に固有の計算複雑性を著しく減らし、一般のオンライン学習タスクに役立てる。 1962年から2016年にかけて、米国株の大断面に関する実証分析を行った。 この手法が既存の機械学習モデルを統計的および経済的に、予測分類ポートフォリオのr$-squaredおよびsharpe比で支配していることがわかりました。 本稿では,gprのベイズ的性質を活かし,期待株価の予測的不確実性分布に関して平均分散最適ポートフォリオを導入する。 これは不確実な逆投資家にアピールし、S&P500を上回る等級と重み付き予測のポートフォリオを著しく上回っている。

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