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Document type:
Masterarbeit
Author(s):
Beckmann, Martin
Title:
Dissecting characteristics via machine learning
Abstract:
Models explaining the returns of individual stocks generally use company and stock characteristics, e.g. market prices of financial instruments and accounting data of companies. These characteristics can also be used to predict expected stock returns out-of-sample. Most studies use simple linear models to form these predictions. An increasing body of academic literature documents that non-linear models and machine learning methods can improve the stock return forecasts. Possible com-parable meth...     »
Translated abstract:
Aktienbewertungsmodelle verwenden in der Regel Unternehmens- und Aktienkurs-merkmale, z.B. Marktpreise und Bilanzdaten von Unternehmen, um die Rendite einzelner Aktien erklären. Diese Merkmale können auch verwendet werden, um erwartete Aktienrendite außerhalb einer beobachteten Stichprobe (auch als out-of-sample Vorhersagen bezeichnet) vorherzusagen. Die meisten Studien verwenden hierfür einfache lineare Modelle, um diese Vorhersagen zu bilden. Allerdings doku-mentieren wissenschaftliche Studien...     »
Supervisor:
Prof. Dr. Christoph Kaserer & Prof. Dr. Rudi Zagst
Advisor:
Dr. Matthias X. Hanauer
Year:
2019
University:
Technische Universität München
Commencing Date:
17.04.2019
End of processing:
15.10.2019
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