リターン予測における非定常性と複雑さのトレードオフ

本論文は、金融時系列予測における重要な課題、すなわちモデルの複雑さと非定常性の影響のバランスについて取り組んでいます。このトレードオフを克服するために、新しいモデル選択手法を提案し、特に景気後退期において、アウトオブサンプルパフォーマンスの大幅な改善を示しています。改善されたトレーディング戦略の収益によって示される経済的影響は、研究の重要性をさらに裏付けています。

• •株式リターン予測におけるモデルの複雑さと非定常性の間の基本的なトレードオフを特定。
• •このトレードオフに対処するための新しいモデル選択手法を提案。
• •標準的なベンチマークと比較して、特に不況期において、大幅なアウトパフォームを実証。
• •改善されたトレーディング戦略の収益を通じて経済的影響を示す。