Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Novel Methodology in Credit Spread Prediction Based on Ensemble Learning and Feature Selection

論文の概要: A Novel Methodology in Credit Spread Prediction Based on Ensemble Learning and Feature Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09769v1
Date: Fri, 13 Dec 2024 00:26:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-16 15:01:29.132856
Title: A Novel Methodology in Credit Spread Prediction Based on Ensemble Learning and Feature Selection
Title（参考訳）: アンサンブル学習と特徴選択に基づく信用スプレッド予測の新しい手法
Authors: Yu Shao, Jiawen Bai, Yingze Hou, Xia'an Zhou, Zhanhao Pan,
Abstract要約: 債券のスプレッドは債券投資の重要な指標であり、債券投資家が効果的なトレーディング戦略を考案するための貴重な洞察を提供する。本研究では,アンサンブル学習技術を活用した新たな信用拡散予測モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2912994253830332
License:
Abstract: The credit spread is a key indicator in bond investments, offering valuable insights for fixed-income investors to devise effective trading strategies. This study proposes a novel credit spread forecasting model leveraging ensemble learning techniques. To enhance predictive accuracy, a feature selection method based on mutual information is incorporated. Empirical results demonstrate that the proposed methodology delivers superior accuracy in credit spread predictions. Additionally, we present a forecast of future credit spread trends using current data, providing actionable insights for investment decision-making.
Abstract（参考訳）: 債券のスプレッドは債券投資の重要な指標であり、債券投資家が効果的なトレーディング戦略を考案するための貴重な洞察を提供する。本研究では,アンサンブル学習技術を活用した新たな信用拡散予測モデルを提案する。予測精度を高めるため、相互情報に基づく特徴選択手法が組み込まれている。実験により,提案手法は信用拡散予測において精度が高いことを示した。さらに、現在のデータを用いた将来の信用スプレッドトレンドの予測を行い、投資決定のための実用的な洞察を提供する。

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