机器学习与线性模型在资产收益率预测中的比较  

作　　者：方毅[1,2] 陈煜之 

机构地区：[1]吉林大学商学与管理学院,长春130025 [2]吉林大学数量经济研究中心,长春130000

出　　处：《统计与决策》2022年第16期180-183,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71871104)。

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。

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 

分 类 号：F062.5[经济管理—政治经济学]