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  1. Research & Education Resources
  2. 070 Working Papers = ワーキングペーパー
  3. Working Paper Series / Hitotsubashi University Center for Financial Research

Detecting Bubbles by Machine Learning Prediction.

http://hdl.handle.net/10086/85951
http://hdl.handle.net/10086/85951
daf68411-7acc-4c64-99b1-4a70e506d4e5
名前 / ファイル ライセンス アクション
070hcfrWP_1_030.pdf 070hcfrWP_1_030.pdf (1.3 MB)
Item type デフォルトアイテムタイプ(フル)その2(1)
公開日 2025-07-31
タイトル
タイトル Detecting Bubbles by Machine Learning Prediction.
言語 en
作成者 MINAMI, Koutaroh

× MINAMI, Koutaroh

en MINAMI, Koutaroh
kakenhi Hitotsubashi University 12613

Search repository
寄与者
寄与者タイプ Editor
姓名 Hitotsubashi University Center for Financial Research
言語 en
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Bubbles
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Generalized Supremum Augmented Dickey-Fuller test (GSADF)
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Machine learning
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 Long Short Term Memory (LSTM)
内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This study explores the potential of machine learning, Long Short-Term Memory (LSTM), to detect asset price bubbles by analyzing prediction errors. Using monthly data of the Nikkei225 Index, I evaluate the performance of LSTM model in forecasting prices and compare with the GSADF test. I find that LSTM’s prediction accuracy significantly deteriorates during periods associated with asset bubbles, suggesting the presence of structural changes. In particular, the LSTM approach of this paper captures both the emergence and collapse of Japan’s late 1980s bubble separately. In addition, it can also capture structural changes related to policy changes in the 2010s Japan, which are not identified by the GSADF test. These findings suggest that machine learning can be used for not only identifying bubbles but also policy evaluations.
言語 en
出版者
出版者 Hitotsubashi University Center for Financial Research
日付
日付 2025-06
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
関連情報
関連タイプ isPartOf
言語 en
関連名称 Working Paper Series ; No. G-1-30
ページ数
ページ数 11
JEL
値 G10
JEL
値 G17
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Ver.1 2025-08-04 02:28:59.081040
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