Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-44536
Titel: Estimating Stock Market Betas via Machine Learning
VerfasserIn: Drobetz, Wolfgang
Hollstein, Fabian
Otto, Tizian
Prokopczuk, Marcel
Sprache: Englisch
Titel: Journal of Financial and Quantitative Analysis
Verlag/Plattform: Cambridge University Press
Erscheinungsjahr: 2024
DDC-Sachgruppe: 330 Wirtschaft
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Machine learning-based stock market beta estimators outperform established benchmark models both statistically and economically. Analyzing the predictability of time-varying market betas of U.S. stocks, we document that machine learning-based estimators produce the lowest forecast and hedging errors. They also help to create better market-neutral anomaly strategies and minimum variance portfolios. Among the various techniques, random forests perform the best overall. Model complexity is highly time-varying. Historical stock market betas, turnover, and size are the most important predictors. Compared to linear regressions, allowing for nonlinearity and interactions significantly improves predictive performance.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1017/S0022109024000036
URL der Erstveröffentlichung: https://doi.org/10.1017/S0022109024000036
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-445369
hdl:20.500.11880/39745
http://dx.doi.org/10.22028/D291-44536
ISSN: 1756-6916
0022-1090
Datum des Eintrags: 28-Feb-2025
Bezeichnung des in Beziehung stehenden Objekts: Supplementary material
In Beziehung stehendes Objekt: https://static.cambridge.org/content/id/urn%3Acambridge.org%3Aid%3Aarticle%3AS0022109024000036/resource/name/S0022109024000036sup001.pdf
Fakultät: HW - Fakultät für Empirische Humanwissenschaften und Wirtschaftswissenschaft
Fachrichtung: HW - Wirtschaftswissenschaft
Professur: HW - Prof. Dr. Fabian Hollstein
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

Dateien zu diesem Datensatz:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
estimating-stock-market-betas-via-machine-learning.pdf1,08 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen


Diese Ressource wurde unter folgender Copyright-Bestimmung veröffentlicht: Lizenz von Creative Commons Creative Commons