金融机器学习中可预测性的来源

2024.05.06

投稿:沈洁部门:管理学院浏览次数:

活动信息

上海管理论坛第518


题目:Source of Predictability in Financial Machine Learning(金融机器学习中可预测性的来源)

演讲人:马甜副教授,中央民族大学经济学院

主持人:翟庆庆副教授,永利集团88304官网管理学院

时间:2024年5月9日(周四),上午10:00

地点:永利集团88304官网校本部东区1号楼管理学院467会议室

主办单位:永利集团88304官网管理学院、永利集团88304官网管理学院青年教师联谊会

演讲人简介:

马甜,金融学博士,中央民族大学经济学院数字经济系副教授,CFA。主要研究领域为人工智能与实证资产定价,研究问题包括收益预测,风险预警以及量化投资策略构建等。在《Journal of Financial Markets》、《Journal of Empirical Finance》、《管理科学学报》、《经济学(季刊)》、《金融研究》等国内外权威期刊发表论文10余篇。主持国家自然科学基金项目1项。曾获中国金融工程学年会最佳论文奖等奖励。

演讲内容简介:

Machine learning techniques have significantly improved the prediction of expected stock returns. By distinguishing between trading days with major macroeconomic announcements (A-days) and regular trading days (N-days), we find that machine learning effectively captures time-varying sources of predictability of returns on A-days and N-days. We construct an ensemble model that combines results from models trained separately on these distinct types of days. Notably, the ensemble method outperforms models using complete datasets or subsets in forecasting accuracy, which highlights the “complexity in time-series variation”. Evidence from bond-related characteristics reinforces the presence of time variation in asset pricing models.

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