Confronting Machine Learning With Financial Research
机器学习与金融研究的对话：挑战及应用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要仅概述金融研究中的机器学习方法与用途，未明确资产定价、收益预测等具体对象，故不足以选择所列细分领域。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
机器学习与金融研究的对话：挑战及应用
- 研究问题
- 金融市场的数据环境和金融经济学研究理念，与传统机器学习的适用环境有何差异，又需要怎样调整研究方法？
- 方法与思路
- 作者讨论金融市场特征和社会科学实证框架带来的方法挑战，并梳理机器学习在估计、发现、检验、因果推断及预测中的用途。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章提出将机器学习与金融研究结合的论证，认为经适当调整后，机器学习可成为计量经济学工具的补充。
- 阅读关注点
- 应核对各项金融数据挑战的具体内容、相应调整是否有证据支持，以及预测目标与经济解释目标如何衔接。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明具体算法、金融研究对象或实证结果，不能推断方法优势。
原文摘要
This study aims to examine the challenges and applications of machine learning for financial research. Machine learning algorithms have been developed for certain data environments which substantially differ from the one we encounter in finance. Not only do difficulties arise due to some of the idiosyncrasies of financial markets, there is a fundamental tension between the underlying paradigm of machine learning and the research philosophy in financial economics. Given the peculiar features of financial markets and the empirical framework within social science, various adjustments have to be made to the conventional machine learning methodology. We discuss some of the main challenges of machine learning in finance and examine how these could be accounted for. Despite some of the challenges, we argue that machine learning could be unified with financial research to become a robust complement to the econometrician's toolbox. Moreover, we discuss the various applications of machine learning in the research process such as estimation, empirical discovery, testing, causal inference and prediction.