Asset Pricing via Machine Learning

  • 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