論文の概要: Tensor-Empowered Asset Pricing with Missing Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01861v2
• Date: Sat, 20 Sep 2025 01:30:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 14:36:45.482857
• Title: Tensor-Empowered Asset Pricing with Missing Data
• Title（参考訳）: 欠測データを用いたテンソル駆動アセット価格設定
• Authors: Junyi Mo, Jiayu Li, Duo Zhang, Elynn Chen,
• Abstract要約: 本稿では,アダプティブ・クラスタベースのテンソルスムージング・テンソル・コンプリート・フレームワーク(ACT-Tensor)を導入する。 ACT-Tensorは、欠落するデータレシスタンスの範囲で、計算精度の点で、最先端のベンチマークを一貫して上回っている。 その結果、ACT-Tensorは正確なリターン予測を達成するだけでなく、構築されたポートフォリオのリスク調整されたリターンを大幅に改善することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3404331106562677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Missing data in financial panels presents a critical obstacle, undermining asset-pricing models and reducing the effectiveness of investment strategies. Such panels are often inherently multi-dimensional, spanning firms, time, and financial variables, which adds complexity to the imputation task. Conventional imputation methods often fail by flattening the data's multidimensional structure, struggling with heterogeneous missingness patterns, or overfitting in the face of extreme data sparsity. To address these limitations, we introduce an Adaptive, Cluster-based Temporal smoothing tensor completion framework (ACT-Tensor) tailored for severely and heterogeneously missing multi-dimensional financial data panels. ACT-Tensor incorporates two key innovations: a cluster-based completion module that captures cross-sectional heterogeneity by learning group-specific latent structures; and a temporal smoothing module that proactively removes short-lived noise while preserving slow-moving fundamental trends. Extensive experiments show that ACT-Tensor consistently outperforms state-of-the-art benchmarks in terms of imputation accuracy across a range of missing data regimes, including extreme sparsity scenarios. To assess its practical financial utility, we evaluate the imputed data with a latent factor model tailored for tensor-structured financial data. Results show that ACT-Tensor not only achieves accurate return forecasting but also significantly improves risk-adjusted returns of the constructed portfolio. These findings confirm that our method delivers highly accurate and informative imputations, offering substantial value for financial decision-making.
• Abstract（参考訳）: 金融パネルのデータ不足は重要な障害となり、資産価格モデルが損なわれ、投資戦略の有効性が低下する。 このようなパネルは本質的に多次元であり、企業、時間、財務変数にまたがる。 従来の計算手法では、データの多次元構造をフラット化したり、不均一な欠陥パターンに悩まされたり、極端なデータ間隔に直面して過度に適合したりすることで、しばしば失敗する。 これらの制約に対処するため、我々は、重大かつ不均一に多次元の財務データパネルに適合する適応的クラスタベーステンソル平滑化テンソル補完フレームワーク(ACT-Tensor)を導入する。 ACT-Tensorは2つの重要なイノベーションを取り入れている。クラスタベースの補完モジュールはグループ固有の潜伏構造を学習することで断面積の不均一性を捉える。 広範囲にわたる実験によると、ACT-Tensorは、極端なスパーシリティシナリオを含む、欠落したデータレシスタンスの範囲にまたがる計算精度において、最先端のベンチマークを一貫して上回っている。 そこで本研究では, テンソル構造型金融データに適した潜在因子モデルを用いて, インプットされたデータの評価を行う。 その結果、ACT-Tensorは正確なリターン予測を達成するだけでなく、構築されたポートフォリオのリスク調整されたリターンを大幅に改善することがわかった。 これらの結果から,本手法は極めて正確かつ情報に富む計算法であり,経済的意思決定にかなりの価値をもたらすことが確認された。

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