典型文献
机器学习与线性模型在资产收益率预测中的比较
文献摘要：
文章基于CAPM、多因子、DNN、LSTM和SVM模型,探讨传统线性资本资产定价模型与机器学习模型对于资产组合样本外的预测能力.提出了六个假设,并采用固定窗口和滚动窗口对模型的预测能力进行验证,结果发现机器学习模型比线性回归在样本外的预测能力更佳,泛化能力更强.
文献关键词：
机器学习;资本资产定价模型;支持向量机;长短期记忆
中图分类号：
作者姓名：
方毅;陈煜之
作者机构：
吉林大学商学与管理学院,长春 130025;吉林大学数量经济研究中心,长春 130000
文献出处：
引用格式：
[1]方毅;陈煜之-.机器学习与线性模型在资产收益率预测中的比较)[J].统计与决策,2022(16):180-183
A类：
B类：
线性模型,资产收益率,收益率预测,CAPM,多因子,DNN,资本资产定价模型,机器学习模型,资产组合,预测能力,固定窗,滚动窗口,泛化能力,长短期记忆
AB值：
0.354205
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