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曖昧さのある資産価格評価に向けたベイズ推論とコレンシー

記事 arXiv papers · 著者: Farouq Abdulaziz Masoudy
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サマリー

本論文は、市場情報の不確実性や曖昧さをモデル化し、資産価格を評価するため、ベイズ推論とコレンシーを組み合わせた手法を提案します。この手法を消費ベースの資産価格モデルに適用し、ベイズネットワークで消費の変動を表現しながら、データに基づいて価格の動学を調べます。

報告されている価格の動学には、景気循環に連動する価格乖離、逆景気循環的な株式プレミアムとボラティリティ、レバレッジ効果、超過リターンの平均回帰が含まれます。著者らは、この手法で資産情報をモデル化すると市場価格の変化を効果的に推定できると述べています。提示された説明にはデータ、ベンチマーク手法、推定手順、定量的評価が記されていないため、主張される精度や一般性はこの説明だけでは評価できません。

主なアイデア

  • 提案するBIC手法は、ベイズ推論とコレンシーを組み合わせ、不確実性と曖昧さを表します。
  • 消費ベースの資産価格モデルで、ベイズネットワークを用いて消費の変動を表現します。
  • 価格乖離、株式プレミアム、ボラティリティ、レバレッジ効果、超過リターンの平均回帰を分析します。
  • 価格変化を効果的に推定できると報告していますが、提示された説明には指標やベンチマークとの比較がありません。

タグ

統計機械学習株式ボラティリティ平均回帰
全文
# 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.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。