Cost-Sensitive Estimation of ARMA Models for Financial Asset Return Data
المؤلف
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The autoregressive moving average (ARMA) model is a simple but powerful model in financial engineering to represent time-series with long-range statistical dependency.
However, the traditional maximum likelihood (ML) estimator aims to minimize a loss function that is inherently symmetric due to Gaussianity.
The consequence is that when the data of interest are asset returns, and the main goal is to maximize profit by accurate forecasting, the ML objective may be less appropriate potentially leading to a suboptimal solution.
Rather, it is more reasonable to adopt an asymmetric loss where the model's prediction, as long as it is in the same direction as the true return, is penalized less than the prediction in the opposite direction.
We propose a quite sensible asymmetric cost-sensitive loss function and incorporate it into the ARMA model estimation.
On the online portfolio selection problem with real stock return data, we demonstrate that the investment strategy based on predictions by the proposed estimator can be significantly more profitable than the traditional ML estimator.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, Minyoung. 2015. Cost-Sensitive Estimation of ARMA Models for Financial Asset Return Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073272
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Minyoung. Cost-Sensitive Estimation of ARMA Models for Financial Asset Return Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073272
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, Minyoung. Cost-Sensitive Estimation of ARMA Models for Financial Asset Return Data. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1073272
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1073272
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر