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トポロジカルデータ解析による財務比率予測因子の再検討

記事 arXiv papers · 著者: Pawel Dlotko et al.
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サマリー

この文書は、一般的に研究されてきた7つの企業財務比率と株式リターンの関係を改めて検討します。トポロジカルデータ解析、特にBall Mapperアルゴリズムを適用し、財務比率空間の観測値を二次元グラフで表します。この可視化により、ファクター間の依存関係を見つけやすくし、リターンとの関連を調べることを目指します。

主な観察結果は、比率とリターンの関係、およびファクター間の関係が、単調でないことが多い点です。これは、単純な線形解釈や一方向の解釈では、資産価格評価や投資研究に関係する構造を見落とす可能性があることを示唆します。抜粋では、トポロジカル手法がよく知られた予測因子を別の視点から捉えられると論じていますが、標本の詳細、検証テスト、推定取引リターン、データマイニング対策は示されていません。したがって、投資価値の可能性に関する主張は探索的なものであり、この方法は有望な戦略を確立するのではなく、さらなる調査に向けたパターンを明らかにします。

主なアイデア

  • この研究では、7つの既存財務比率と株式リターンの関連を調べます。
  • Ball Mapperは比率データを二次元グラフに変換し、構造やファクター間の相互依存を可視化します。
  • 報告された関連の多くは単調ではなく、単純な関係を仮定すると見えにくくなる可能性があります。
  • 抜粋では、資産価格評価研究の探索的ツールとしてTDAを提示しています。
  • 取引検証は報告されておらず、収益性を立証するための方法論の詳細も不十分です。

タグ

株式ファクター投資統計機械学習
全文
# Financial ratios and stock returns reappraised through a topological data analysis lens


# Financial ratios and stock returns reappraised through a topological data analysis lens









Firm financials are well established as return predictors, being the inspiration for a large set of anomalies in the asset pricing literature. Employing topological data analysis we revisit the question of association between seven of the most commonly studied financial ratios and stock returns. Specifically the TDA Ball Mapper algorithm is applied to visualise the point cloud of financial ratios as an abstract two-dimensional graph readily allowing for identification of interdependencies between factors. These relationships are seldom monotonic, opportunities for investors to profitably exploit this knowledge provided by TDA abound. Clear potential offered by the tools of TDA to shed new light on asset pricing models is demonstrated. Scope for benefit is limited only by the availability of information to the analyst.

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。