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机构

  • 1 篇 湖南大学
  • 1 篇 广东财经大学
  • 1 篇 西南交通大学
  • 1 篇 西南财经大学
  • 1 篇 厦门大学
  • 1 篇 南京理工大学

作者

  • 1 篇 唐国豪
  • 1 篇 兰伟
  • 1 篇 朱琳
  • 1 篇 姜富伟
  • 1 篇 丁月
  • 1 篇 廖存非
  • 1 篇 贺平

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=横截面收益预测"
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基于自编码机器学习的资产定价研究——中国股票市场的金融大数据分析视角
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管理科学学报 2024年 第9期27卷 82-97页
作者： 唐国豪 朱琳 廖存非 姜富伟 湖南大学金融与统计学院 长沙410006 广东财经大学金融学院 广州510320 南京理工大学经济管理学院 南京210094 厦门大学经济学院 厦门361005 厦门大学王亚南经济研究院 厦门361005
本研究在中国股票市场上,使用自编码机器学习方法和包含近百个公司特征变量的金融大数据,对资产价格进行解释和预测,并对自编码因子进行全面的宏观经济分析.研究发现,自编码因子能够从包含公司特征的大量信息中提取到有效的收益预测信号... 详细信息
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我国股票市场可以预测吗?——基于组合LASSO-logistic方法的视角
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统计研究 2021年 第5期38卷 82-96页
作者： 贺平 兰伟 丁月 西南财经大学统计学院和统计研究中心 西南交通大学经济管理学院
本文研究了上市公司的41个特征变量对我国股票收益率样本外的可预测性。基于2010年1月至2019年10月上市公司的财务及股票交易数据,本文采用机器学习驱动的组合LASSO-logistic算法解决了股票预测中存在的3个问题:(1)特征变量不足导致股... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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