کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7364941 | 1479131 | 2018 | 39 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fundamentals and exchange rate forecastability with simple machine learning methods
ترجمه فارسی عنوان
مبانی و پیش بینی مبادلات با روش های ساده یادگیری ماشین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
اقتصاد، اقتصادسنجی و امور مالی
اقتصاد و اقتصادسنجی
چکیده انگلیسی
Using methods from machine learning we show that fundamentals from simple exchange rate models (PPP or UIRP) or Taylor-rule based models lead to improved exchange rate forecasts for major currencies over the floating period era 1973-2014 at a 1-month forecast horizon which beat the no-change forecast. Fundamentals thus contain useful information and exchange rates are forecastable even for short horizons. Such conclusions cannot be obtained when using rolling or recursive OLS regressions as used in the literature. The methods we use - sequential ridge regression and the exponentially weighted average strategy, both with discount factors - do not estimate an underlying model but combine the fundamentals to directly output forecasts.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of International Money and Finance - Volume 88, November 2018, Pages 1-24
Journal: Journal of International Money and Finance - Volume 88, November 2018, Pages 1-24
نویسندگان
Christophe Amat, Tomasz Michalski, Gilles Stoltz,