論文の概要: Forecasting VIX using interpretable Kolmogorov-Arnold networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00980v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 01:24:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:01:22.468491
• Title: Forecasting VIX using interpretable Kolmogorov-Arnold networks
• Title（参考訳）: 解釈可能なコルモゴロフ・アルノルドネットワークを用いたVIX予測
• Authors: So-Yoon Cho, Sungchul Lee, Hyun-Gyoon Kim,
• Abstract要約: 本稿では,CBOEボラティリティ指数(VIX)予測におけるKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の利用について述べる。 ブラックボックスの性質でしばしば批判される従来のニューラルネットワークとは異なり、kanは学習可能なスプラインベースのアクティベーション関数とシンボル化を通じて解釈可能なアプローチを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.145761568085819
• License:
• Abstract: This paper presents the use of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for forecasting the CBOE Volatility Index (VIX). Unlike traditional MLP-based neural networks that are often criticized for their black-box nature, KAN offers an interpretable approach via learnable spline-based activation functions and symbolification. Based on a parsimonious architecture with symbolic functions, KAN expresses a forecast of the VIX as a closed-form in terms of explanatory variables, and provide interpretable insights into key characteristics of the VIX, including mean reversion and the leverage effect. Through in-depth empirical analysis across multiple datasets and periods, we show that KANs achieve competitive forecasting performance while requiring significantly fewer parameters compared to MLP-based neural network models. Our findings demonstrate the capacity and potential of KAN as an interpretable financial time-series forecasting method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CBOEボラティリティ指数(VIX)の予測にKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を用いることを提案する。 ブラックボックスの性質でしばしば批判される従来のMLPベースのニューラルネットワークとは異なり、KANは学習可能なスプラインベースのアクティベーション関数とシンボル化を通じて解釈可能なアプローチを提供する。 シンボリック関数を持つ擬似的アーキテクチャに基づいて、カンは説明変数の観点から、VIXの予測を閉形式として表現し、平均回帰とレバレッジ効果を含む、VIXの重要な特徴に関する解釈可能な洞察を提供する。 複数のデータセットや期間にわたる詳細な経験的分析を通じて、KANSAは、MLPベースのニューラルネットワークモデルと比較して、パラメータを著しく少なくしながら、競合予測性能を実現していることを示す。 本研究は、財務時系列予測手法としてのKAの能力と可能性を示すものである。

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