Machine learning in asset pricing
Frontmatter -- CONTENTS -- Preface -- Machine Learning in Asset Pricing -- Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Supervised Learning -- Chapter 3 Supervised Learning in Asset Pricing -- Chapter 4 ML in Cross-Sectional Asset Pricing -- Chapter 5 ML as Model of Investor Belief Formation -- Chapter 6 A R...
Ausführliche Beschreibung
Autor*in: |
Nagel, Stefan - 1973- [verfasserIn] |
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Format: |
E-Book |
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Sprache: |
Englisch |
Erschienen: |
Princeton Oxford: Princeton University Press ; 2021 |
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Rechteinformationen: |
Restricted Access |
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Schlagwörter: |
Investments, Mathematical models |
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Umfang: |
1 Online-Ressource (160 Seiten) ; Illustrationen |
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Reihe: |
Princeton lectures in finance |
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Links: | |
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ISBN: |
978-0-691-21871-7 |
DOI / URN: |
10.1515/9780691218717 |
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Katalog-ID: |
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520 | |a Frontmatter -- CONTENTS -- Preface -- Machine Learning in Asset Pricing -- Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Supervised Learning -- Chapter 3 Supervised Learning in Asset Pricing -- Chapter 4 ML in Cross-Sectional Asset Pricing -- Chapter 5 ML as Model of Investor Belief Formation -- Chapter 6 A Research Agenda -- Bibliography -- Index | ||
520 | |a A groundbreaking, authoritative introduction to how machine learning can be applied to asset pricingInvestors in financial markets are faced with an abundance of potentially value-relevant information from a wide variety of different sources. In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation | ||
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In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation In English Capital assets pricing model Finance Mathematical models Investments Mathematical models Machine learning Economic aspects Prices Mathematical models Electronic books BUSINESS & ECONOMICS / Finance / Financial Engineering Advances in Financial Learning Bayesian estimation Bayesian regression Igor Halperin Machine Learning in Finance Marcos Lopez de Prado Matthew Dixon Paul Bilokon Supervised learning asset prices cross-section of stock returns data-driven methods of tuning elastic-net estimator factor models firm fundamentals high-dimensional prediction market efficiency mean-variance optimization framework neural networks out-of-sample performance regularization return predictability ridge regression risk premia estimation trees and random forests https://www.degruyter.com/isbn/9780691218717 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9780691218717?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9780691218717.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691218717/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DBV 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 045F 332.6 045F 332.63/2220285631 20 01 0084 396632959X ACQ CATDESC_DGR-EB z 15-09-21 21 01 0046 3979787028 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110479339 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812405 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 3977424270 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation In English Capital assets pricing model Finance Mathematical models Investments Mathematical models Machine learning Economic aspects Prices Mathematical models Electronic books BUSINESS & ECONOMICS / Finance / Financial Engineering Advances in Financial Learning Bayesian estimation Bayesian regression Igor Halperin Machine Learning in Finance Marcos Lopez de Prado Matthew Dixon Paul Bilokon Supervised learning asset prices cross-section of stock returns data-driven methods of tuning elastic-net estimator factor models firm fundamentals high-dimensional prediction market efficiency mean-variance optimization framework neural networks out-of-sample performance regularization return predictability ridge regression risk premia estimation trees and random forests https://www.degruyter.com/isbn/9780691218717 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9780691218717?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9780691218717.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691218717/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DBV 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 045F 332.6 045F 332.63/2220285631 20 01 0084 396632959X ACQ CATDESC_DGR-EB z 15-09-21 21 01 0046 3979787028 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110479339 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812405 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 3977424270 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 13-09-21 31 01 0027 3977374184 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 13-09-21 34 01 3551 4080587414 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 05-03-22 60 01 0705 4017615104 00 --%%-- --%%-- s --%%-- DeGruyter verv shib z 08-12-21 62 01 0028 3974821260 OLR-OWI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 08-09-21 65 01 0003 4420250259 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 28-11-23 69 01 0009 3977397575 Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 13-09-21 72 01 0035 3979686906 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-DG-PDA11SSHE Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 20-09-21 90 01 3090 3992195961 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 13-09-21 164 01 0916 3978119536 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-DEGRUYTER Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 15-09-21 264 01 3264 3979761770 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 20-09-21 370 01 4370 4087656020 EBS deGruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation In English Capital assets pricing model Finance Mathematical models Investments Mathematical models Machine learning Economic aspects Prices Mathematical models Electronic books BUSINESS & ECONOMICS / Finance / Financial Engineering Advances in Financial Learning Bayesian estimation Bayesian regression Igor Halperin Machine Learning in Finance Marcos Lopez de Prado Matthew Dixon Paul Bilokon Supervised learning asset prices cross-section of stock returns data-driven methods of tuning elastic-net estimator factor models firm fundamentals high-dimensional prediction market efficiency mean-variance optimization framework neural networks out-of-sample performance regularization return predictability ridge regression risk premia estimation trees and random forests https://www.degruyter.com/isbn/9780691218717 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9780691218717?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9780691218717.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691218717/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DBV 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 045F 332.6 045F 332.63/2220285631 20 01 0084 396632959X ACQ CATDESC_DGR-EB z 15-09-21 21 01 0046 3979787028 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110479339 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812405 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 3977424270 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 13-09-21 31 01 0027 3977374184 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 13-09-21 34 01 3551 4080587414 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 05-03-22 60 01 0705 4017615104 00 --%%-- --%%-- s --%%-- DeGruyter verv shib z 08-12-21 62 01 0028 3974821260 OLR-OWI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 13-09-21 164 01 0916 3978119536 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-DEGRUYTER Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 15-09-21 264 01 3264 3979761770 00 --%%-- --%%-- s --%%-- OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 20-09-21 370 01 4370 4087656020 EBS deGruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation In English Capital assets pricing model Finance Mathematical models Investments Mathematical models Machine learning Economic aspects Prices Mathematical models Electronic books BUSINESS & ECONOMICS / Finance / Financial Engineering Advances in Financial Learning Bayesian estimation Bayesian regression Igor Halperin Machine Learning in Finance Marcos Lopez de Prado Matthew Dixon Paul Bilokon Supervised learning asset prices cross-section of stock returns data-driven methods of tuning elastic-net estimator factor models firm fundamentals high-dimensional prediction market efficiency mean-variance optimization framework neural networks out-of-sample performance regularization return predictability ridge regression risk premia estimation trees and random forests https://www.degruyter.com/isbn/9780691218717 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9780691218717?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9780691218717.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691218717/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DBV 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 045F 332.6 045F 332.63/2220285631 20 01 0084 396632959X ACQ CATDESC_DGR-EB z 15-09-21 21 01 0046 3979787028 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110479339 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812405 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 3977424270 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 13-09-21 31 01 0027 3977374184 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 13-09-21 34 01 3551 4080587414 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 05-03-22 60 01 0705 4017615104 00 --%%-- --%%-- s --%%-- DeGruyter verv shib z 08-12-21 62 01 0028 3974821260 OLR-OWI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation In English Capital assets pricing model Finance Mathematical models Investments Mathematical models Machine learning Economic aspects Prices Mathematical models Electronic books BUSINESS & ECONOMICS / Finance / Financial Engineering Advances in Financial Learning Bayesian estimation Bayesian regression Igor Halperin Machine Learning in Finance Marcos Lopez de Prado Matthew Dixon Paul Bilokon Supervised learning asset prices cross-section of stock returns data-driven methods of tuning elastic-net estimator factor models firm fundamentals high-dimensional prediction market efficiency mean-variance optimization framework neural networks out-of-sample performance regularization return predictability ridge regression risk premia estimation trees and random forests https://www.degruyter.com/isbn/9780691218717 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://doi.org/10.1515/9780691218717?locatt=mode:legacy X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/cover/covers/9780691218717.jpg X:GRUY Verlag Cover https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9780691218717/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-PPALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DBV 2021 ZDB-23-DGG 2021 GBV_ILN_20 ISIL_DE-84 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_164 ISIL_DE-916 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2005 ISIL_DE-291 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 045F 332.6 045F 332.63/2220285631 20 01 0084 396632959X ACQ CATDESC_DGR-EB z 15-09-21 21 01 0046 3979787028 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 20-09-21 22 01 0018 4110479339 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 02-04-22 23 01 0830 3979812405 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-degruyter3 i z 20-09-21 24 01 0008 3977424270 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 13-09-21 31 01 0027 3977374184 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 13-09-21 34 01 3551 4080587414 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 05-03-22 60 01 0705 4017615104 00 --%%-- --%%-- s --%%-- DeGruyter verv shib z 08-12-21 62 01 0028 3974821260 OLR-OWI Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Capital assets pricing model</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Finance</subfield><subfield code="x">Mathematical models</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Investments</subfield><subfield code="x">Mathematical models</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Machine learning</subfield><subfield code="x">Economic 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz).</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">31</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0027</subfield><subfield code="b">3977374184</subfield><subfield code="h">OLR-DeGruyterEBS</subfield><subfield code="k">Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen.</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">34</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3551</subfield><subfield code="b">4080587414</subfield><subfield code="h">OLR-EBAKALL-EBS</subfield><subfield code="k">Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">05-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">60</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0705</subfield><subfield code="b">4017615104</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">DeGruyter</subfield><subfield code="u">verv</subfield><subfield code="u">shib</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">08-12-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">3974821260</subfield><subfield code="h">OLR-OWI</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">08-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">4420250259</subfield><subfield code="h">DeGruyter-EBA</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">28-11-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">69</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0009</subfield><subfield code="b">3977397575</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="u">BF_dG</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">72</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0035</subfield><subfield code="b">3979686906</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-DG-PDA11SSHE</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">90</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3090</subfield><subfield code="b">3992195961</subfield><subfield code="h">OLR-HILdegruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">21-10-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">404411451X</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER-EBS-2018</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">26-01-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">3966607611</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-08-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">3979712575</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">3986978542</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBA-EBKALL</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">10-10-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">140</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0839</subfield><subfield code="b">3979736334</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">147</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3528</subfield><subfield code="b">3977485792</subfield><subfield code="h">OLR-EBS-DG</subfield><subfield code="k">Multiuser | freigeschaltet für Europa-Universität Flensburg, Hochschule Flensburg und Zentrale Hochschulbibliothek</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Frontmatter -- CONTENTS -- Preface -- Machine Learning in Asset Pricing -- Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Supervised Learning -- Chapter 3 Supervised Learning in Asset Pricing -- Chapter 4 ML in Cross-Sectional Asset Pricing -- Chapter 5 ML as Model of Investor Belief Formation -- Chapter 6 A Research Agenda -- Bibliography -- Index A groundbreaking, authoritative introduction to how machine learning can be applied to asset pricingInvestors in financial markets are faced with an abundance of potentially value-relevant information from a wide variety of different sources. In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation |
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Frontmatter -- CONTENTS -- Preface -- Machine Learning in Asset Pricing -- Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Supervised Learning -- Chapter 3 Supervised Learning in Asset Pricing -- Chapter 4 ML in Cross-Sectional Asset Pricing -- Chapter 5 ML as Model of Investor Belief Formation -- Chapter 6 A Research Agenda -- Bibliography -- Index A groundbreaking, authoritative introduction to how machine learning can be applied to asset pricingInvestors in financial markets are faced with an abundance of potentially value-relevant information from a wide variety of different sources. In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation |
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Frontmatter -- CONTENTS -- Preface -- Machine Learning in Asset Pricing -- Chapter 1 Introduction -- Chapter 2 Supervised Learning -- Chapter 3 Supervised Learning in Asset Pricing -- Chapter 4 ML in Cross-Sectional Asset Pricing -- Chapter 5 ML as Model of Investor Belief Formation -- Chapter 6 A Research Agenda -- Bibliography -- Index A groundbreaking, authoritative introduction to how machine learning can be applied to asset pricingInvestors in financial markets are faced with an abundance of potentially value-relevant information from a wide variety of different sources. In such data-rich, high-dimensional environments, techniques from the rapidly advancing field of machine learning (ML) are well-suited for solving prediction problems. Accordingly, ML methods are quickly becoming part of the toolkit in asset pricing research and quantitative investing. In this book, Stefan Nagel examines the promises and challenges of ML applications in asset pricing.Asset pricing problems are substantially different from the settings for which ML tools were developed originally. To realize the potential of ML methods, they must be adapted for the specific conditions in asset pricing applications. Economic considerations, such as portfolio optimization, absence of near arbitrage, and investor learning can guide the selection and modification of ML tools. Beginning with a brief survey of basic supervised ML methods, Nagel then discusses the application of these techniques in empirical research in asset pricing and shows how they promise to advance the theoretical modeling of financial markets.Machine Learning in Asset Pricing presents the exciting possibilities of using cutting-edge methods in research on financial asset valuation |
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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz).</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">31</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0027</subfield><subfield code="b">3977374184</subfield><subfield code="h">OLR-DeGruyterEBS</subfield><subfield code="k">Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen.</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">34</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3551</subfield><subfield code="b">4080587414</subfield><subfield code="h">OLR-EBAKALL-EBS</subfield><subfield code="k">Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">05-03-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">60</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0705</subfield><subfield code="b">4017615104</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">DeGruyter</subfield><subfield code="u">verv</subfield><subfield code="u">shib</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">08-12-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">3974821260</subfield><subfield code="h">OLR-OWI</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">08-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">4420250259</subfield><subfield code="h">DeGruyter-EBA</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">28-11-23</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">69</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0009</subfield><subfield code="b">3977397575</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">20-09-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">90</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3090</subfield><subfield code="b">3992195961</subfield><subfield code="h">OLR-HILdegruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">21-10-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">404411451X</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER-EBS-2018</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">26-01-22</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">3966607611</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">13-08-21</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">3979712575</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. 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