Predicting market premium using long short-term memory
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Korea University, 2019
학위논문사항
학위논문(석사)-- 고려대학교 대학원: 경영학과 2019. 2
발행연도
2019
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
Long short-term memory을 이용한 시장수익률 예측
형태사항
i, 34 장 : 도표 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 손범진
부록수록
참고문헌: 장 29-30
UCI식별코드
I804:11009-000000083745
DOI식별코드
소장기관
This paper attempts to test on the applicability of deep learning in market return prediction. Specifically, Long Short-Term Memory (LSTM) which is a sub-category of deep learning specialized in sequential learning is employed in this experiment. This paper derives its idea from Feng et al. (2018) which used 13 monthly macroeconomic variables from Welch and Goyal (2008) to predict excess return of S&P500. This paper differentiates itself using the novel concept of LSTM which is compared against fundamental methods of machine learning including OLS, GLM with penalization, and Multi-Layer Perceptron. For the robustness, firstly, three different kinds of variable derivation were taken ranging from only using the original variables, squared or asymmetrical terms. Secondly, data window configuration is comprised of four different ones: rolling window with 15, 20, 35 years and cumulative (expanding) window which uses all the variables from 1927 to forecast next month’s excess return. Total of 12 different combination of settings were taken when comparing the result of each models. The models’ performance was measured using out-of-sample R which returns positive coefficient if more accurate than historical average return.
When the results were compared, LSTM and Partial Least Squares (PLS) were two best performing models across the different settings with the coefficient of determination ranging from 0.03 and 0.07. However, it is shown the LSTM provides more consistent return accuracy than PLS by conducting bootstrapping method.
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