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在金融领域的资产定价模型修正过程中,股市的非线性现象往往被选择性忽视,未纳入模型框架,现有模型亦无法刻画因子之间的非线性定价结构。为解决上述问题,引入了机器学习领域中的神经网络模型,以捕获市场组合收益率、市值、账面市值比三因子间的非线性定价结构,并对股票收益率进行预测。将该模型与经典Fama-French三因子模型在样本外拟合优度、多空策略业绩表现上做了对比,结果表明：神经网络模型能精准捕获市场组合收益率、市值、账面市值比3个因子之间的非线性关系,且在样本外拟合优度、多空策略业绩表现上均要优于传统三因子线性定价模型。 相似文献
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在金融领域的资产定价模型修正过程中,股市的非线性现象往往被选择性忽视,未纳入模型框架,现有模型亦无法刻画因子之间的非线性定价结构。为解决上述问题,引入了机器学习领域中的神经网络模型,以捕获市场组合收益率、市值、账面市值比三因子间的非线性定价结构,并对股票收益率进行预测。将该模型与经典Fama-French三因子模型在样本外拟合优度、多空策略业绩表现上做了对比,结果表明：神经网络模型能精准捕获市场组合收益率、市值、账面市值比3个因子之间的非线性关系,且在样本外拟合优度、多空策略业绩表现上均要优于传统三因子线性定价模型。 相似文献
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