Machine Learning for Predicting Market Volatility: A Computational Economics Approach
Dit artikel toont aan dat machine learning-modellen, verbeterd door feature engineering en SHAP-gebaseerde verklaarbaarheid, traditionele econometrische methoden aanzienlijk overtreffen bij het voorspellen van volatiliteit op de markt met een hoge frequentie, waardoor de computationele economie wordt geavanceerd voor verbeterde risicoanalyse en investeringsplanning.