The paper proposes a new algorithm for the high-dimensional financial data -- the Groupwise Interpretable Basis Selection (GIBS) algorithm, to estimate a new Adaptive Multi-Factor (AMF) asset pricing model, implied by the recently developed Generalized Arbitrage Pricing Theory, which relaxes the convention that the number of risk-factors is small. We first obtain an adaptive collection of basis assets and then simultaneously test which basis assets correspond to which securities, using high-dimensional methods. The AMF model, along with the GIBS algorithm, is shown to have a significantly better fitting and prediction power than the Fama-French 5-factor model.


翻译:该文件为高维金融数据提出了一个新的算法 -- -- 集团可解释基础选择算法,以估计一种新的适应性多要素要素资产定价模型,这是最近开发的通用仲裁定价理论所隐含的,该理论放松了公约关于风险因素数目较少的规定,我们首先对基础资产进行了适应性地收集,然后利用高维方法,同时测试哪些资产与证券相对应。AMF模型与GIMBS算法相比,与Fama-Forish 5要素模型相比,其适用性和预测能力要好得多。

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