Inferência bayesiana e correntropia na precificação de ativos sob ambiguidade

Resumo

O artigo propõe uma técnica de inferência bayesiana e correntropia para modelar a incerteza e a ambiguidade nas informações de mercado e avaliar preços de ativos. Aplica a abordagem a um modelo de precificação de ativos baseado no consumo, representando a variação do consumo com uma rede bayesiana e examinando a dinâmica dos preços nos dados.

A dinâmica relatada inclui desvios de preços pró-cíclicos, prêmios de risco das ações e volatilidade anticíclicos, efeitos de alavancagem e reversão à média nos retornos excedentes. Os autores afirmam que modelar informações sobre ativos com essa técnica pode estimar efetivamente as mudanças nos preços de mercado. A descrição fornecida não especifica os dados, os métodos de referência, o procedimento de estimação nem a avaliação quantitativa; portanto, não é possível avaliar a precisão e a generalidade alegadas apenas com esse relato.

Ideias principais

• A técnica proposta de BIC combina inferência bayesiana e correntropia para representar incerteza e ambiguidade.
• Um modelo de precificação de ativos baseado no consumo usa uma rede bayesiana para representar a variação do consumo.
• A análise considera desvios de preços, prêmios de risco das ações, volatilidade, efeitos de alavancagem e reversão à média nos retornos excedentes.
• O artigo relata estimação eficaz das mudanças de preços, mas a descrição fornecida não apresenta métricas nem comparações com referências.

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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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.