Columbia University（哥伦比亚大学）

Data-Driven Dynamic Factor Modeling via Manifold Learning

通过流形学习的数据驱动动态因子建模

Graeme Baker, Agostino Capponi, J. Antonio Sidaoui

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于流形学习的数据驱动动态因子建模方法，通过各向异性扩散图学习低维嵌入，以提高高维协变量和响应的联合演变预测精度，并在投资组合压力测试中实现了显著的误差改进。