文件名称：机器学习国债收益率-研究论文
文件大小：3.53MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 01:48:19
non-negative matrix factorization NMF clustering
我们给出了使用（非监督）机器学习（ML）技术（例如非负矩阵分解（NMF）和（统计确定性）聚类）来提取国债收益率潜在因素的显式算法和源代码。 NMF是一种流行的ML算法（用于计算机视觉，生物信息学/计算生物学，文档分类等），但常常被误解和滥用。 我们讨论了如何正确地将NMF应用于国债收益率。 我们分析了基于NMF和聚类的因素及其解释。 我们将在样本外机器学习稳定性问题的背景下讨论它们对预测美国国债收益率的影响。