深度学习预测风险溢价——黑箱变“白”

文章预览

论文题目： 《 Deep-learning models for forecasting financial risk  premia and their interpretations》 论文地址： https://www.researchgate.net/publication/370747157_Deep-learning_models_for_forecasting_financial_risk_premia_and_their_interpretations 推荐阅读时间： 10min 文章主要解决预测金融市场风险溢价的问题。 作者将预测任务分解为时间序列和横截面模型，并利用跳跃连接的神经网络来提高模型性能。此外，通过引入可解释的方法——LIME，增强了模型的透明度，使其在金融风险管理和投资决策中具有实际应用价值。 •  •  • 引言 • • •  金融风险溢价的测量是资产定价中的一个重要问题。风险溢价是指风险资产相对于无风险资产的预期超额回报，其估计对于投资者和资产定价模型都至关重要。 作者指出，由于资产回报的噪声性和非平稳性，使用机器学习（ML）技术来估计风险溢价面 ………………………………