모호성 속 자산 가격 평가를 위한 베이지안 추론과 상관 엔트로피
기사 arXiv papers · 저자: Farouq Abdulaziz Masoudy
요약
이 논문은 시장 정보의 불확실성과 모호성을 모델링하고 자산 가격을 평가하기 위해 베이지안 추론과 상관 엔트로피 기법을 제안합니다. 소비 기반 자산 가격 모형에 이 접근법을 적용하고, 베이지안 네트워크로 소비 변동을 나타내며 데이터에서 가격 움직임을 살펴봅니다.
보고된 가격 움직임에는 경기순응적 가격 편차, 경기역행적 주식 프리미엄과 변동성, 레버리지 효과, 초과 수익률의 평균회귀가 포함됩니다. 저자들은 이 기법으로 자산 정보를 모델링하면 시장 가격 변화를 효과적으로 추정할 수 있다고 말합니다. 제공된 설명에는 데이터와 벤치마크 방법, 추정 절차, 정량적 평가가 명시되어 있지 않으므로, 이 내용만으로는 주장된 정확도와 일반성을 평가할 수 없습니다.
핵심 아이디어
- 제안된 BIC 기법은 베이지안 추론과 상관 엔트로피를 결합해 불확실성과 모호성을 나타냅니다.
- 소비 기반 자산 가격 모형은 베이지안 네트워크를 사용해 소비 변동을 나타냅니다.
- 분석은 가격 편차와 주식 프리미엄, 변동성, 레버리지 효과, 초과 수익률의 평균회귀를 다룹니다.
- 논문은 가격 변화를 효과적으로 추정한다고 보고하지만, 제공된 설명에는 지표나 벤치마크 비교가 없습니다.
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전문
# 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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