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 ====== Dissecting Characteristics Nonparametrically ======
-https://faculty.chicagobooth.edu/michael.weber/research/pdf/nonparametrics.pdf
+对本文的总体评价为：（1-5分，5分最高）
+可参考以下标准：
+  * 5分：佳作、开创性成果
+  * 4分：合格的优秀论文、可直接接收发表
+  * 3分：小改（Minor）后可接收
+  * 2分：需要大改（Major）
+  * 1分：价值有限，即使修改后亦不能发表
+  * 0分：本wiki不收录0分的论文。。。
+**有必要时，可以在文中任何地方插入你的签名。**
+===== 文献基本信息 =====
+==== 标题 ====
+A Machine Learning Approach to the Fama-French Three- and Five-Factor Models
+==== 作者 ====
+  - Joachim Freyberger, University of Wisconsin-Madison
+  - Andreas Neuhierl, University of Notre Dame
+  - Michael Weber, University of Chicago
+==== 出版年份 ====
+
+==== 来源 ====
+NBER Workingpaper
+==== 关键词 ====
+Cross Section of Returns, Anomalies, Expected Returns, Model Selection
+==== 摘要 ====
+We propose a nonparametric method to study which characteristics provide
+incremental information for the cross-section of expected returns. We use the
+adaptive group LASSO to select characteristics and to estimate how they affect
+expected returns nonparametrically. Our method can handle a large number
+of characteristics, allows for a flexible functional form, and our implementation
+is insensitive to outliers. Many of the previously identified return predictors
+don’t provide incremental information for expected returns, and nonlinearities
+are important. We study the properties of our method in simulations and find
+large improvements both in model selection and prediction compared to alternative
+selection methods.
+==== 引用方式 ====
+Freyberger, Joachim, Andreas Neuhierl, and Michael Weber. Dissecting characteristics nonparametrically. No. w23227. National Bureau of Economic Research, 2017.
+==== 链接 ====
+  - https://eyun.baidu.com/s/3nwMvrXB
+  - https://www.nber.org/papers/w23227
+  - https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2820700
+===== 评阅意见 =====
+==== 文献简介 ====
+. 论文是关于什么的？[请提供该论文的简要摘要。]
+==== 文献评价 ====
+. 这篇论文的长处和短处是什么？[请以以下角度评述：（a）创新（研究问题、建模、方法等）；（b）相关性（研究问题、发现等）；（c）严谨性（适当的方法、分析的正确性等）]
+=== 创新性 ===
+研究问题、建模、方法等
+=== 相关性 ===
+研究问题、发现
+=== 严谨性 ===
+适当的方法、分析的正确性等
+==== 需改改进之处 ====
+.如果有的话，潜在改进的主要地方是什么？[如果这些关键要求和建议能够被适当处理，请重点关注能使文章发表的关键要求和建议。如果你看到不可逾越的障碍，请清楚地描述你的担忧。如果能为编辑和作者提供具体有建设性的意见最好不过了，并在可能的情况下，提出可行的建议。同样，应避免含糊不清和/或含糊不清的批评。]
+==== 需要小改的地方 ====
+.如果有的话，潜在改进的微小地方是什么？[再次，请具体说明。]
+==== 进一步研究的可能与方向 ====
+.有没有机会做一项新的研究？
+==== 其他评价 ====