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J-GLOBAL ID：202202232255959734   整理番号：22A0736187

CDSはCovid-19パンデミックで予測可能か?SVM,GMDH,LSTMおよびMarkovスイッチング自己回帰に基づく予測【JST・京大機械翻訳】

Are CDS spreads predictable during the Covid-19 pandemic? Forecasting based on SVM, GMDH, LSTM and Markov switching autoregression

著者 (8件)： Vukovic Darko B. (International Laboratory for Finance and Financial Markets, Faculty of Economics, People’s Friendship University of Russia (RUDN University), 117198, Miklukho-Maklaya str. 6, Moscow, Russia) ,  Vukovic Darko B. (Geographical Institute “Jovan Cvijic” SASA, Djure Jaksica 9, 11000 Belgrade, Serbia) ,  Romanyuk Kirill (HSE University, 101000, Myasnitskaya str., 20, Moscow, Russia) ,  Ivashchenko Sergey (North-Western Main Branch of the Bank of Russia, 191038, Saint Petersburg Fontanka River Embankment, 68 (107016, Moscow, 12 Neglinnaya Street), Russia) ,  Ivashchenko Sergey (Macroeconomic Analysis Division, Financial Research Institute, 127006, Moscow, Nastasyinsky Lane, 3, p. 2, Russia) ,  Ivashchenko Sergey (Theoretical Economics Laboratory, The Institute of Regional Economy Studies (Russian Academy of Sciences), 190013, Saint Petersburg, Serpukhovskaya Street 36-38, Russia) ,  Grigorieva Elena M. (International Laboratory for Finance and Financial Markets, Faculty of Economics, People’s Friendship University of Russia (RUDN University), 117198, Miklukho-Maklaya str. 6, Moscow, Russia) ,  Grigorieva Elena M. (Finance and Credit Department, Faculty of Economics, People’s Friendship University of Russia (RUDN University), 117198, Miklukho-Maklaya str.6, Moscow, Russia)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 194  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,2009年~2020年の期間の513主導US企業の毎日のCDSスプレッドのためのサポートベクターマシン(SVM),データハンドリング(GMDH)のグループ方法,長い短期メモリ(LSTM),およびMarkovスイッチング自己回帰(MSA)による信用デフォルトスワップ(CDS)スプレッドのための予測性能を調査した。本研究の目的は,Covid-19パンデミックの前後におけるこれらの方法の予測性能を試験し,市場効率に変化があるかどうかをチェックすることである。MSAは,最も頻繁に他のすべての方法より優れている。GMDHは,他の方法より,より頻繁に(75%)効率的な市場仮説を破る。Covid-19の間の相対予測可能性の変化は,ベンチマークに関して調査した方法の利点の若干の増加によって小さかった。市場はCovid-19では効率が低いが,Covid-19期間中の予測性能には大きな差がないことを見出した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  *回帰分析 ,  予測 ,  スプレッド ,  *GMDH ,  ベンチマーク ,  予測可能性 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 予測性能 ,  *自己回帰 ,  *Markovスイッチング ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： CDS拡散 ,  SVM ,  GMDH ,  LSTM ,  Markovスイッチング自己回帰 ,  Covid-19

分類 (5件)： 数値計算  (JE02000J) ,  産業経済  (KA02000Y) ,  流水中におかれた物体  (RC10030J) ,  太陽光発電  (NB03090G) ,  ゴム・プラスチック材料  (HC05030D)

タイトルに関連する用語 (8件)： CdS ,  COVID-19パンデミック ,  予測 ,  SVM ,  GMDH ,  LSTM ,  Markovスイッチング ,  自己回帰