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Asset Pricing via Machine Learning

Asset Pricing via Machine Learning
Typ:Bachelorarbeit
Datum:sofort
Betreuer:

Patrick Jaquart

Beschreibung:
Ziel dieser Arbeit ist eine  Analyse von Publikationen in welchen Machine Learning Methoden in Verbindung mit Asset Pricing angewendet werden. Die relevante Literatur ist in passender Form aufzuarbeiten (bspw. in Tabellenform) und zu analysieren. Webster & Watson (2002) beschreiben, wie eine solche strukturierte Literaturanalyse anzufertigen ist.

Voraussetzung:
Grundkenntnisse in den Bereichen Finance und Machine Learning.

Literatur:
Webster, J., & Watson, R. T. (2002). Analyzing the past to prepare for the future: Writing a literature review. MIS quarterly, xiii-xxiii.
https://www.jstor.org/stable/4132319?seq=1#metadata_info_tab_contents

Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2018). Empirical asset pricing via machine learning (No. w25398). National Bureau of Economic Research:
https://www.nber.org/papers/w25398.pdf

Fischer, T., & Krauss, C. (2018). Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions. European Journal of Operational Research, 270(2), 654-669:
https://www.econstor.eu/bitstream/10419/157808/1/886576210.pdf