論文の概要: Attribution Methods in Asset Pricing: Do They Account for Risk?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08953v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 03:16:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 00:56:38.842510
• Title: Attribution Methods in Asset Pricing: Do They Account for Risk?
• Title（参考訳）: 資産価格における帰属方法:彼らはリスクを考慮しているか?
• Authors: Dangxing Chen, Yuan Gao,
• Abstract要約: 本稿では、資産価格ドメインの知識から導かれるいくつかの公理を提示し、研究する。 シャプリー値と積分勾配は、ほとんどの公理を保存するが、どちらも全ての公理を満たすことはできない。 分析的および実証的な例を用いて、帰属法がいかにリスクを反映し、いつ使用すべきでないかを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9007954155974645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past few decades, machine learning models have been extremely successful. As a result of axiomatic attribution methods, feature contributions have been explained more clearly and rigorously. There are, however, few studies that have examined domain knowledge in conjunction with the axioms. In this study, we examine asset pricing in finance, a field closely related to risk management. Consequently, when applying machine learning models, we must ensure that the attribution methods reflect the underlying risks accurately. In this work, we present and study several axioms derived from asset pricing domain knowledge. It is shown that while Shapley value and Integrated Gradients preserve most axioms, neither can satisfy all axioms. Using extensive analytical and empirical examples, we demonstrate how attribution methods can reflect risks and when they should not be used.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、機械学習モデルは極めて成功した。 公理的帰属法の結果、特徴的貢献はより明確かつ厳密に説明されている。 しかし、公理とともにドメイン知識を調べる研究はほとんどない。 本研究では,リスク管理と密接に関連する金融の資産価格について検討する。 したがって、機械学習モデルを適用する際には、帰属法が根底にあるリスクを正確に反映することを保証する必要がある。 本研究では、資産価格ドメインの知識から導かれるいくつかの公理を提示し、研究する。 シャプリー値と積分勾配は、ほとんどの公理を保存するが、どちらも全ての公理を満たすことはできない。 分析的および実証的な例を用いて、帰属法がいかにリスクを反映し、いつ使用すべきでないかを実証する。

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