Suy luận Bayes và correntropy để định giá tài sản trong điều kiện mơ hồ

Tóm tắt

Bài báo đề xuất kỹ thuật Suy luận Bayes và Correntropy để mô hình hóa sự bất định và mơ hồ trong thông tin thị trường, đồng thời đánh giá giá tài sản. Phương pháp này được áp dụng vào mô hình định giá tài sản dựa trên tiêu dùng, biểu diễn biến động tiêu dùng bằng mạng Bayes và khảo sát động thái giá trong dữ liệu.

Các động thái được báo cáo gồm độ lệch giá thuận chu kỳ, phần bù cổ phiếu và biến động nghịch chu kỳ, hiệu ứng đòn bẩy và hồi quy về trung bình trong lợi suất vượt trội. Các tác giả cho biết mô hình hóa thông tin tài sản bằng kỹ thuật này có thể ước tính hiệu quả biến động giá thị trường. Phần mô tả được cung cấp không nêu dữ liệu, phương pháp chuẩn đối chiếu, quy trình ước lượng hoặc đánh giá định lượng, nên không thể đánh giá độ chính xác và tính khái quát được khẳng định chỉ từ phần tường thuật này.

Ý chính

• Kỹ thuật BIC được đề xuất kết hợp suy luận Bayes và correntropy để biểu diễn sự bất định và mơ hồ.
• Mô hình định giá tài sản dựa trên tiêu dùng dùng mạng Bayes để biểu diễn biến động tiêu dùng.
• Phân tích xem xét độ lệch giá, phần bù cổ phiếu, biến động, hiệu ứng đòn bẩy và hồi quy về trung bình của lợi suất vượt trội.
• Bài báo báo cáo rằng phương pháp ước tính biến động giá hiệu quả, nhưng phần mô tả được cung cấp không có chỉ số hoặc so sánh với chuẩn đối chiếu.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.