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顾世浩;布莱恩·凯利;秀、大成

自动编码器资产定价模型。 （英语） 兹比尔1471.62394

《经济学杂志》。 222，第1号，B部分，429-450（2021）.
摘要：我们提出了一种新的潜在因素条件资产定价模型。喜欢B.凯利等[“特征是协方差：风险和回报的统一模型”，《金融经济学杂志》134，第3期，501-524（2019；doi:10.1016/j.jfineco.2019.05.001)]，我们的模型考虑了潜在因素和取决于资产特征等协变量的因素敞口。但是，与KPS的线性假设不同，我们将因子暴露建模为协变量的灵活非线性函数。我们的模型改进了机器学习文献中的主力无监督降维设备——自动编码器神经网络——以将协变量的信息与回报本身结合起来。这提供了以下估计非线性条件暴露和相关的潜在因素。此外，我们的机器学习框架施加了无约束的经济限制。与其他主导因素模型相比，我们的自动编码器资产定价模型产生的样本外定价误差要小得多（通常不显著）。

引用于5文件

MSC公司：

62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62第20页 统计学在经济学中的应用
62兰特 大数据和数据科学的统计方面

关键词：

股票收益率;条件资产定价模型;非线性因素模型;机器学习;自动编码器;神经网络;大数据

软件：

达奇;亚当
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Gu}等人，《经济学杂志》。222，第1号，B部分，429-450（2021；兹bl 1471.62394）
全文： 内政部

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