資産価格設定のためのパネル結合行列-テンソルクラスタリング

この論文は、従来の資産価格モデルの限界に対処するため、新しいパネル結合行列-テンソルクラスタリング（PMTC）モデルを導入しています。特徴テンソルとリターン行列の両方を利用して、ノイズの多い、スパースなデータシナリオにおけるクラスタリング精度と因子負荷推定を改善します。複数のデータソースの統合と、計算効率の高いアルゴリズムの開発が重要な貢献です。米国の株式への実証的応用は、実用的な価値を示唆しており、アウトオブサンプルパフォーマンスの向上を示しています。

• •資産価格設定のためのパネル結合行列-テンソルクラスタリング（PMTC）モデルを導入。
• •クラスタリングと因子負荷推定を改善するために、特徴テンソルとリターン行列を統合。
• •シミュレーションにおいて、単一ソースの代替案よりも優れている。
• •米国の株式において、アウトオブサンプルパフォーマンスの向上により、実用的な価値を実証。