【华泰金工林晓明团队】从关联到逻辑：因果推断初探——华泰人工智能系列之三十
华泰金融工程 发布于 2020-04-24 10:07:29
林晓明 S0570516010001 研究员
陈 烨 S0570518080004 研究员李子钰 S0570519110003 研究员何康 S0570118080081 联系人王晨宇 S0570119110038 联系人
报告发布时间：2020年4月24日
摘要本文介绍了因果推断的框架，并研究了股票所属概念和收益的因果关系人工智能领域中，机器学习的优势在于强大的关联挖掘能力，然而由于缺乏逻辑推理能力，机器学习无法区分数据中的因果关联和虚假关联。因果推断是用于解释分析的建模工具，可帮助恢复数据中的因果关联，有望实现可解释的稳定预测。本文介绍了基于倾向性评分法的因果推断框架，归纳了三个关键步骤，并分别在Lalonde数据集和A股概念数据中进行因果效应估计。结果显示，2016年以 ( 点击阅读全文 )
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陈 烨 S0570518080004 研究员李子钰 S0570519110003 研究员何康 S0570118080081 联系人王晨宇 S0570119110038 联系人
报告发布时间：2020年4月24日
摘要本文介绍了因果推断的框架，并研究了股票所属概念和收益的因果关系人工智能领域中，机器学习的优势在于强大的关联挖掘能力，然而由于缺乏逻辑推理能力，机器学习无法区分数据中的因果关联和虚假关联。因果推断是用于解释分析的建模工具，可帮助恢复数据中的因果关联，有望实现可解释的稳定预测。本文介绍了基于倾向性评分法的因果推断框架，归纳了三个关键步骤，并分别在Lalonde数据集和A股概念数据中进行因果效应估计。结果显示，2016年以 ( 点击阅读全文 )
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