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Is the Covid equity bubble rational? A machine learning answer

Ohana, Jean Jacques; Benhamou, Éric; Saltiel, David; Guez, Beatrice (2021), Is the Covid equity bubble rational? A machine learning answer. https://basepub.dauphine.psl.eu/handle/123456789/22202

Voir/Ouvrir
Covid_equity.pdf (2.744Mb)
Type
Document de travail / Working paper
Date
2021
Titre de la collection
Preprint Lamsade
Ville d’édition
Paris
Métadonnées
Afficher la notice complète
Auteur(s)
Ohana, Jean Jacques
Benhamou, Éric
Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Saltiel, David
Guez, Beatrice
Résumé (EN)
Is the Covid Equity bubble rational? In 2020, stock prices ballooned with S&P 500 gaining 16%, and the tech-heavy Nasdaq soaring to 43%, while fundamentals deteriorated with decreasing GDP forecasts, shrinking sales and revenues estimates and higher government deficits. To answer this fundamental question, with little bias as possible, we explore a gradient boosting decision trees (GBDT) approach that enables us to crunch numerous variables and let the data speak. We define a crisis regime to identify specific downturns in stock markets and normal rising equity markets. We test our approach and report improved accuracy of GBDT over other ML methods. Thanks to Shapley values, we are able to identify most important features, making this current work innovative and a suitable answer to the justification of current equity level.
Mots-clés
Covid Equity

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