研究文章
投资者行为建模使用机器学习:均值回归和动量交易策略
表4
这个表报告输出回归(
6)。我们问投资者更高的学位是否有不同的敏感性对其投资组合IBOVESPA指数变化。我们只使用变化而不是过去的平均水平,因为前者更大的预测能力据我们的特征选择过程。因变量的变化组合投资的投资者
我在时间
t在巴西股票市场从2016年初到2018年底。解释变量是1 -(1),2 -(2),3 -(3),5 -(4),和30天(5)IBOVESPA指数变化,以及他们与投资者互动的学位。面板是在每日频率的基础上。彼得森(后
50];在投资者和时间我们双星星群标准错误的水平。重要性级别:
,
,
。
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| 因变量 |
投资者的投资组合体积变化(
) |
| (1) |
(2) |
(3) |
(4) |
(5) |
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| 回归量与 |
| 天变化 |
−10.347 |
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(1.795) |
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| 为期两天的变化 |
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−5.136 |
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(1.299) |
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| 为期3天的变化 |
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−2.750 |
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(1.076) |
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| 5天的变化 |
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−2.565 |
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(0.931) |
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| 30天的变化 |
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0.085 |
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(0.695) |
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| 的相互作用与学位 |
| 天变化高等教育 |
5.347 |
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(1.520) |
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| 为期两天的变化高等教育 |
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3.915 |
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(1.040) |
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| 为期3天的变化高等教育 |
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2.864 |
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(1.573) |
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| 5天的变化高等教育 |
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2.471 |
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(1.398) |
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| 30天的变化高等教育 |
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−0.237 |
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(0.647) |
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| 固定的影响 |
| 投资者 |
是的 |
是的 |
是的 |
是的 |
是的 |
| 法律 |
是的 |
是的 |
是的 |
是的 |
是的 |
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| 观察 |
356172年 |
355796年 |
355419年 |
354588年 |
343592年 |
| R2 |
0.038 |
0.036 |
0.036 |
0.035 |
0.035 |
| 聚类错误 |
投资者 |
投资者 |
投资者 |
投资者 |
投资者 |
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时间 |
时间 |
时间 |
时间 |
时间 |
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