Regression and Forecasting of U.S. Stock Returns Based on LSTM

要約

このペーパーでは、ファマフランスの3因子モデル、カーハート4因子モデル、およびファマフランス5因子モデルに基づいて、米国株式市場に基づいて、米国株式市場におけるマンフ、ハイテック、およびその他の3つの株式セクターの投資収益を分析します。
市場。
市場の3つのセクター向けのフランスの5因子モデル。
また、LSTMモデルは、在庫リターンに影響する追加の要因を調査するために使用されます。
経験的結果は、Fama-French 5要素モデルが調査中の市場の3つのセグメントに対してより良い妥当性を持ち、LSTMモデルは特定の産業のリターンに影響を与える要因を把握する能力を持ち、関連産業の株式収益をより良く回帰および予測できることを示しています。
キーワード – ファマフランスモデル。
カーハートモデル。
因子モデル;
LSTMモデル。

要約(オリジナル)

This paper analyses the investment returns of three stock sectors, Manuf, Hitec, and Other, in the U.S. stock market, based on the Fama-French three-factor model, the Carhart four-factor model, and the Fama-French five-factor model, in order to test the validity of the Fama-French three-factor model, the Carhart four-factor model, and the Fama-French five-factor model for the three sectors of the market. French five-factor model for the three sectors of the market. Also, the LSTM model is used to explore the additional factors affecting stock returns. The empirical results show that the Fama-French five-factor model has better validity for the three segments of the market under study, and the LSTM model has the ability to capture the factors affecting the returns of certain industries, and can better regress and predict the stock returns of the relevant industries. Keywords- Fama-French model; Carhart model; Factor model; LSTM model.

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