A Nontrivial Upper Bound on the Out-of-Sample $R^2$ in Return Forecasting
收益预测样本外 R² 的非平凡上界AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：题名和摘要均明确围绕收益预测、方向准确率及样本外 R² 展开，直接支持收益预测分类，未研究资产定价或波动率。
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收益预测样本外 R² 的非平凡上界
- 研究问题
- 论文研究收益预测的方向准确率如何约束样本外 R²，以及能否用一个可解析的理想预测模型给出实际模型表现的上界。
- 方法与思路
- 作者构造硬币抛掷式预言模型，在相同方向准确率下比较均方误差，并将其样本外 R² 表达为方向准确率的二次函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该二次函数提供可计算的收益预测表现上界，多种预测情境的实证分析显示常用模型的样本外 R² 受到该界约束。
- 阅读关注点
- 应核对预言模型可以使用的信息、收益分布和方向准确率的定义，以及上界推导的适用条件与样本外基准预测的设定。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未说明上界所需的分布与信息条件，不能将其视为所有收益模型的无条件界。
原文摘要
This study establishes a nontrivial upper bound on the out-of-sample $R^2$ ($R^2_{\text{OOS}}$) in return forecasting. In particular, we define a coin-flip oracle model that, under the same directional accuracy, theoretically outperforms practical models in terms of MSE. The $R^2_{\text{OOS}}$ of the oracle model, whose analytical expression is a quadratic function of directional accuracy, can therefore serve as a tractable upper bound on the actual $R^2_{\text{OOS}}$. Empirical analyses across multiple forecasting scenarios reveal that the $R^2_{\text{OOS}}$ values of common predictive models are fundamentally bounded by this quadratic function.