論文の概要: Large Skew-t Copula Models and Asymmetric Dependence in Intraday Equity Returns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05564v4
• Date: Tue, 2 Jul 2024 07:27:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 08:30:22.768088
• Title: Large Skew-t Copula Models and Asymmetric Dependence in Intraday Equity Returns
• Title（参考訳）: 大型スキュー・ット・コプラモデルと日内等価リターンの非対称依存性
• Authors: Lin Deng, Michael Stanley Smith, Worapree Maneesoonthorn,
• Abstract要約: スクリュー・トゥ・コプラモデル(英語版)は、非対称かつ極端なテール依存を可能にするため、財務データのモデリングに魅力的なものである。 Azzalini と Capitanio (2003) の skew-t 分布に暗黙的に表されるコプラは、2つの一般的な代替スキュー-t コプラよりも高レベルな対非対称依存を可能にすることを示す。 本稿では,高速かつ高精度なベイズ変分推論(VI)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49157446832511503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Skew-t copula models are attractive for the modeling of financial data because they allow for asymmetric and extreme tail dependence. We show that the copula implicit in the skew-t distribution of Azzalini and Capitanio (2003) allows for a higher level of pairwise asymmetric dependence than two popular alternative skew-t copulas. Estimation of this copula in high dimensions is challenging, and we propose a fast and accurate Bayesian variational inference (VI) approach to do so. The method uses a generative representation of the skew-t distribution to define an augmented posterior that can be approximated accurately. A stochastic gradient ascent algorithm is used to solve the variational optimization. The methodology is used to estimate skew-t factor copula models with up to 15 factors for intraday returns from 2017 to 2021 on 93 U.S. equities. The copula captures substantial heterogeneity in asymmetric dependence over equity pairs, in addition to the variability in pairwise correlations. In a moving window study we show that the asymmetric dependencies also vary over time, and that intraday predictive densities from the skew-t copula are more accurate than those from benchmark copula models. Portfolio selection strategies based on the estimated pairwise asymmetric dependencies improve performance relative to the index.
• Abstract（参考訳）: スクリュー・トゥ・コプラモデル(英語版)は、非対称かつ極端なテール依存を可能にするため、財務データのモデリングに魅力的なものである。 Azzalini と Capitanio (2003) の skew-t 分布に暗黙的に表されるコプラは、2つの一般的な代替スキュー-t コプラよりも高レベルな対非対称依存を可能にすることを示す。 高次元でのこのコプラの推定は困難であり、高速かつ正確なベイズ変分推論(VI)手法を提案する。 この方法は、スキューt分布の生成表現を用いて、正確に近似できる拡張後部を定義する。 確率勾配上昇アルゴリズムは変分最適化の解法として用いられる。 この手法は、2017年から2021年までの米国93株の日内リターンに最大15因子のスキュー・ト・ファクター・コプラモデルを推定するために用いられる。 コプラは、対相関のばらつきに加えて、株式対に対する非対称依存のかなりの不均一性を捉えている。 移動ウィンドウスタディでは、非対称な依存関係も時間とともに変化し、スキュートコプラの日内予測密度がベンチマークコプラのモデルよりも精度が高いことが示されている。 推定対非対称依存関係に基づくポートフォリオ選択戦略は、インデックスに対する性能を向上させる。

関連論文リスト

• Multivariate root-n-consistent smoothing parameter free matching estimators and estimators of inverse density weighted expectations [51.000851088730684]
  我々は、パラメトリックな$sqrt n $-rateで収束する、最も近い隣人の新しい修正とマッチング推定器を開発する。 我々は,非パラメトリック関数推定器は含まないこと,特に標本サイズ依存パラメータの平滑化には依存していないことを強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T13:28:34Z)
• Structured Radial Basis Function Network: Modelling Diversity for Multiple Hypotheses Prediction [51.82628081279621]
  多重モード回帰は非定常過程の予測や分布の複雑な混合において重要である。 構造的放射基底関数ネットワークは回帰問題に対する複数の仮説予測器のアンサンブルとして提示される。 この構造モデルにより, このテッセルレーションを効率よく補間し, 複数の仮説対象分布を近似することが可能であることが証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-02T01:27:53Z)
• Learning Partial Correlation based Deep Visual Representation for Image Classification [61.0532370259644]
  CNNの新たな構造層としてスパース逆共分散推定(SICE)を定式化する。 本研究は,部分的相関に基づく深部視覚表現を求め,小さなサンプル問題を緩和する。 実験により,本モデルの有効性と優れた分類性能が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-23T10:09:01Z)
• Counting Like Human: Anthropoid Crowd Counting on Modeling the Similarity of Objects [92.80955339180119]
  メインストリームの群衆計数法は 密度マップを補強して 計数結果を得るために統合する。 これに触発された我々は,合理的かつ人為的な集団カウントフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T07:00:53Z)
• Evaluating Sensitivity to the Stick-Breaking Prior in Bayesian Nonparametrics [85.31247588089686]
  変分ベイズ法はベイズモデルのパラメトリック的および非パラメトリック的側面に対して感性が得られることを示す。 ベイズ感度分析に対する変動的アプローチの理論的および経験的支援を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-08T03:40:18Z)
• Explaining predictive models using Shapley values and non-parametric vine copulas [2.6774008509840996]
  特徴間の依存をモデル化するための2つの新しいアプローチを提案する。 提案手法の性能はシミュレーションされたデータセットと実データセットで評価される。 実験により、ブドウのコプラアプローチは、ライバルよりも真のシャプリー値により正確な近似を与えることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T09:43:28Z)
• Generative Learning of Heterogeneous Tail Dependence [13.60514494665717]
  我々のモデルは、各次元のすべての対の間の不均一かつ非対称なテール依存を特徴とする。 パラメータを学習するための新しいモーメント学習アルゴリズムを考案する。 その結果、このフレームワークはコプラベースのベンチマークと比較すると、より優れた有限サンプル性能が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T05:34:31Z)
• Beyond Marginal Uncertainty: How Accurately can Bayesian Regression Models Estimate Posterior Predictive Correlations? [13.127549105535623]
  入力位置の異なる関数値間の予測的相関を推定することは、しばしば有用である。 まず、後続の予測相関に依存する下流タスクについて考察する:トランスダクティブアクティブラーニング(TAL) TALは高価で間接的にアルゴリズムの開発を誘導できないため、予測相関をより直接的に評価する2つの指標を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-06T03:48:59Z)
• Probability Link Models with Symmetric Information Divergence [1.5749416770494706]
  リンクモデルの2つの一般的なクラスが提案されている。 最初のモデルは2つの生存関数を結び、比例奇数や変化点のようなモデルに適用できる。 2つ目のモデルは2つの累積確率分布関数をリンクする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-10T19:49:51Z)
• Variational Filtering with Copula Models for SLAM [5.242618356321224]
  より広い分布のクラスと同時局所化とマッピング(SLAM)を同時に行うことができるかを示す。 分布モデルとコプラを逐次モンテカルロ推定器に統合し、勾配に基づく最適化によって未知のモデルパラメータがいかに学習できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-02T15:38:23Z)
• Adaptive Correlated Monte Carlo for Contextual Categorical Sequence Generation [77.7420231319632]
  我々は,モンテカルロ (MC) ロールアウトの集合を分散制御のために評価する政策勾配推定器に,カテゴリー列の文脈的生成を適用する。 また,二分木ソフトマックスモデルに相関したMCロールアウトを用いることで,大語彙シナリオにおける高生成コストを低減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T03:01:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。