残差学习增强资产定价的AI模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-08 04:00

一篇新的研究论文提出将残差学习作为一种方法，以深化用于实证资产定价的神经网络模型。这种方法允许构建更复杂的模型，同时保留浅层模型的性能。研究发现，与浅层模型（1.92）和深度前馈模型（0.89）相比，深度残差模型实现了更高的样本外夏普比率（2.07），表明模型深度的增加在资产定价中提供了显著的经济价值。 AI

影响这项研究表明，通过残差学习实现的更深层次的AI模型，可以在金融市场中释放更大的经济价值。

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Dexin Peng, Xiaoyu Wang · 2026-10-08 04:00

经验资产定价中的残差学习

arXiv:2610.09613v1 Announce Type: cross Abstract: Shallow models are special cases of deep models, and deep models theoretically have the potential to outperform the shallow ones. However, the existing empirical asset pricing literature provides strong benchmarks for shallow mode…

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经验资产定价中的残差学习

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