「econ.EM」カテゴリーアーカイブ

Selective Reviews of Bandit Problems in AI via a Statistical View

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 Rehnection Learning（RL）は、環境との相互作用を通じて … 続きを読む →

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, econ.EM, math.PR, stat.ML | コメントする

Selective Reviews of Bandit Problems in AI via a Statistical View

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 Rehnection Learning（RL）は、環境との相互作用を通じて … 続きを読む →

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Conformal Predictive Portfolio Selection

投稿日: 2025年2月14日 作成者: jarxiv

要約 この調査では、ポートフォリオリターンの予測モデルを使用したポートフォリオの … 続きを読む →

カテゴリー: cs.LG, econ.EM, q-fin.PM | コメントする

PUATE: Semiparametric Efficient Average Treatment Effect Estimation from Treated (Positive) and Unlabeled Units

投稿日: 2025年2月3日 作成者: jarxiv

要約 治療グループと対照群間の予想される結果の違いとして定義される平均治療効果（ … 続きを読む →

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Why is the estimation of metaorder impact with public market data so challenging?

投稿日: 2025年1月29日 作成者: jarxiv

要約 市場の影響と大規模な取引の取引コスト（メタオーダー）の推定は、金融において … 続きを読む →

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Comparing hundreds of machine learning classifiers and discrete choice models in predicting travel behavior: an empirical benchmark

投稿日: 2025年1月21日 作成者: jarxiv

要約 多くの研究で、旅行需要の予測において機械学習 (ML) と離散選択モデル … 続きを読む →

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Quantifying A Firm’s AI Engagement: Constructing Objective, Data-Driven, AI Stock Indices Using 10-K Filings

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 既存のAI関連上場投資信託(ETF)を分析した結果、どの銘柄がAI関連銘柄 … 続きを読む →

カテゴリー: 68T50, 91B28, 91B82, 91B84, 91G60, 91G70, cs.AI, econ.EM, H.3.3, q-fin.GN, q-fin.PM, q-fin.RM | Quantifying A Firm’s AI Engagement: Constructing Objective, Data-Driven, AI Stock Indices Using 10-K Filings はコメントを受け付けていません

Large Language Models: An Applied Econometric Framework

投稿日: 2025年1月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル(LLM)の新しい能力を、どのように実証研究に利用できるの … 続きを読む →

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Enhancing Preference-based Linear Bandits via Human Response Time

投稿日: 2025年1月3日 作成者: jarxiv

要約 インタラクティブな好み学習システムは、クエリを選択肢のペアとして提示し、二 … 続きを読む →

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Minimax Optimal Simple Regret in Two-Armed Best-Arm Identification

投稿日: 2024年12月24日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、2 アーム固定予算ベストアーム同定 (BAI) 問題における … 続きを読む →

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