Inferencia bayesiana y correntropía para valorar activos bajo ambigüedad

Resumen

El artículo propone una técnica de inferencia bayesiana y correntropía para modelar la incertidumbre y la ambigüedad de la información del mercado y valorar activos. Aplica el enfoque a un modelo de valoración de activos basado en el consumo, representa la variación del consumo con una red bayesiana y examina dinámicas de precios en los datos.

Las dinámicas reportadas incluyen desviaciones de precios procíclicas, primas de renta variable y volatilidad contracíclicas, efectos de apalancamiento y reversión a la media en los rendimientos excedentes. Los autores afirman que modelar la información sobre activos con esta técnica permite estimar eficazmente los cambios de precios del mercado. La descripción proporcionada no especifica los datos, los métodos de referencia, el procedimiento de estimación ni la evaluación cuantitativa, por lo que no es posible valorar la precisión ni la generalidad afirmadas basándose únicamente en este texto.

Ideas clave

• La técnica BIC propuesta combina inferencia bayesiana y correntropía para representar la incertidumbre y la ambigüedad.
• Un modelo de valoración de activos basado en el consumo utiliza una red bayesiana para representar la variación del consumo.
• El análisis considera las desviaciones de precios, las primas de renta variable, la volatilidad, los efectos de apalancamiento y la reversión a la media de los rendimientos excedentes.
• El artículo informa de una estimación eficaz de los cambios de precios, pero la descripción proporcionada no ofrece métricas ni comparaciones con métodos de referencia.

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# Accurate Evaluation of Asset Pricing Under Uncertainty and Ambiguity of Information


# Accurate Evaluation of Asset Pricing Under Uncertainty and Ambiguity of Information









Since exchange economy considerably varies in the market assets, asset prices have become an attractive research area for investigating and modeling ambiguous and uncertain information in today markets. This paper proposes a new generative uncertainty mechanism based on the Bayesian Inference and Correntropy (BIC) technique for accurately evaluating asset pricing in markets. This technique examines the potential processes of risk, ambiguity, and variations of market information in a controllable manner. We apply the new BIC technique to a consumption asset-pricing model in which the consumption variations are modeled using the Bayesian network model with observing the dynamics of asset pricing phenomena in the data. These dynamics include the procyclical deviations of price, the countercyclical deviations of equity premia and equity volatility, the leverage impact and the mean reversion of excess returns. The key findings reveal that the precise modeling of asset information can estimate price changes in the market effectively.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.