論文の概要: Action-State Dependent Dynamic Model Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04754v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 09:23:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 12:03:48.522597
• Title: Action-State Dependent Dynamic Model Selection
• Title（参考訳）: 動作状態依存型動的モデル選択
• Authors: Francesco Cordoni and Alessio Sancetta
• Abstract要約: 強化学習アルゴリズムはデータから動的プログラミング問題に対する最適解を近似して推定するために用いられる。 典型的な例として、リバランスコストの下で異なるポートフォリオモデルを切り替える方法があります。 マクロ経済変数のセットと価格データを用いて、実証的なアプリケーションでは、後見で最高のポートフォリオモデルを選択するよりも優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.18340575383456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A model among many may only be best under certain states of the world. Switching from a model to another can also be costly. Finding a procedure to dynamically choose a model in these circumstances requires to solve a complex estimation procedure and a dynamic programming problem. A Reinforcement learning algorithm is used to approximate and estimate from the data the optimal solution to this dynamic programming problem. The algorithm is shown to consistently estimate the optimal policy that may choose different models based on a set of covariates. A typical example is the one of switching between different portfolio models under rebalancing costs, using macroeconomic information. Using a set of macroeconomic variables and price data, an empirical application to the aforementioned portfolio problem shows superior performance to choosing the best portfolio model with hindsight.
• Abstract（参考訳）: 多くの人のうちのモデルは、世界の特定の州においてのみ最善である。 モデルから別のモデルへの切り替えもコストがかかります。 このような状況下でモデルを動的に選択する手順を見つけるには、複雑な推定手順と動的計画問題を解く必要がある。 強化学習アルゴリズムは、この動的プログラミング問題の最適解としてデータから近似して推定するために用いられる。 このアルゴリズムは、一組の共変量に基づいて異なるモデルを選択することができる最適なポリシーを一貫して推定する。 典型的な例は、マクロ経済情報を用いて、再バランスコストの下で異なるポートフォリオモデルを切り替えることである。 マクロ経済変数と価格データの集合を用いることで、前述のポートフォリオ問題に対する経験的応用は、後から見て最高のポートフォリオモデルを選択することよりも優れたパフォーマンスを示す。

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