Master Thesis Fall 2020.pdf
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis we seek to examine how modern forecasting approaches can improve estimationsof stock pair correlations, and derived from this, contribute to making portfolios more stable.Volatility of financial markets have experienced increases due to the ongoing global pandemic.This amplifies the issues that investors face when assessing the risk related to theirinvestments. We construct a hybrid model consisting of an ARIMA component to explain thelinear tendencies of correlation, and a Long Short-Term Memory component to explain thenon-linear tendencies. Our approach is populated by data from constituents of Oslo StockExchange ranging a time span from 2006 through the third quarter of 2020. Our results indicatethat modern approaches to forecasting accrue stronger predictive performances than theconventional methods. Across all test periods our proposed hybrid model achieves an RMSEof 0.186 compared to an average benchmark RMSE of 0.237. However, the implications ofthese findings are ambiguous as the increase in predictive performance cannot be said todefinitively outweigh the increase in cost of implementation. Our thesis contributes to theexisting literature by exhibiting the untapped potential of how modern approaches toforecasting can improve accuracy of quantitative inputs for decision making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,897 | 0,060 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».