論文の概要: Unveiling the Impact of Macroeconomic Policies: A Double Machine Learning Approach to Analyzing Interest Rate Effects on Financial Markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07225v1
• Date: Sun, 31 Mar 2024 01:55:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-14 13:13:23.218972
• Title: Unveiling the Impact of Macroeconomic Policies: A Double Machine Learning Approach to Analyzing Interest Rate Effects on Financial Markets
• Title（参考訳）: マクロ経済政策の影響を解き明かす--金融市場への利子効果分析のためのダブル機械学習アプローチ
• Authors: Anoop Kumar, Suresh Dodda, Navin Kamuni, Rajeev Kumar Arora,
• Abstract要約: この研究は、Double Machine Learning (DML)フレームワークを使用して勾配の上昇と線形回帰モデルを対比する。 その結果、グラデーション・ブースティングはファンドのリターンを予測するのに有用なツールであることが示唆された。 この金利とファンドのパフォーマンスの関係の理解は、ファンドマネージャーや投資家にとって、さらなる研究と洞察に富んだデータ駆動のアドバイスの機会を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.082802504891278
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study examines the effects of macroeconomic policies on financial markets using a novel approach that combines Machine Learning (ML) techniques and causal inference. It focuses on the effect of interest rate changes made by the US Federal Reserve System (FRS) on the returns of fixed income and equity funds between January 1986 and December 2021. The analysis makes a distinction between actively and passively managed funds, hypothesizing that the latter are less susceptible to changes in interest rates. The study contrasts gradient boosting and linear regression models using the Double Machine Learning (DML) framework, which supports a variety of statistical learning techniques. Results indicate that gradient boosting is a useful tool for predicting fund returns; for example, a 1% increase in interest rates causes an actively managed fund's return to decrease by -11.97%. This understanding of the relationship between interest rates and fund performance provides opportunities for additional research and insightful, data-driven advice for fund managers and investors
• Abstract（参考訳）: 本研究では,機械学習(ML)技術と因果推論を組み合わせた新たなアプローチを用いて,マクロ経済政策が金融市場に与える影響を検討する。 1986年1月から2021年12月までの間に、米連邦準備制度(FRS)が実施した金利変更が固定所得と株式ファンドのリターンに与える影響に焦点を当てている。 この分析は、アクティブ・マネージメントとパッシブ・マネージメント・ファンドを区別し、後者は金利の変化の影響を受けにくいと仮定する。 この研究は、様々な統計的学習技術をサポートするDouble Machine Learning (DML)フレームワークを用いて、勾配向上と線形回帰モデルを対比する。 例えば、1%の利上げは、アクティブ・マネージメント・ファンドのリターンを-11.97%減少させる。 この金利とファンドパフォーマンスの関係の理解は、ファンドマネージャーと投資家にさらなる研究と洞察に富んだデータ駆動アドバイスの機会を提供する

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