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Cog AI Archive
テキストを「処置」として因果効果を推定すると、同じ文章の中に処置情報と共変量情報が混ざりやすく、素朴な推定では大きな偏りが出たり、重なりの仮定が崩れたりします。 / 本研究は、疎オートエンコーダで解釈しやすい潜在特徴を仮説として選び、ステアリングでその特徴を主に変えた疑似反実仮想テキストを生成し、さらに埋め込みから処置情報を除く残差化で推定を安定化します。 / 理論整理と半合成シミュレーションにより、狙った特徴の変動を誘発できること、そして埋め込みをそのまま調整に使う方法で生じる推定誤差を残差化が緩和し得ることが示されています。
金融市場における高次元な資産収益率の生成は、利用可能なデータが限られているため、推定が極めて困難であるという課題に直面しています。 本研究で提案されたMarketGANは、資産価格モデルの要素構造を経済的なバイアスとして組み込み、時間的畳み込みネットワーク（TCN）を用いて動的な要因負荷量やボラティリティをモデル化する生成フレームワークです。 米国株式のデータを用いた検証では、従来のブートストラップ手法よりも高い精度で相関構造やテールの共動性を再現し、ポートフォリオ最適化においても優れた経済的価値を示すことが確認されました。