一种度量金融风险的AI方法
风险管理
2020-09-29 v1
摘要
AI人工智能带来了评估经济状态的新定量技术。在此我们描述一种系统性风险的新度量：金融风险计(FRM)。该度量基于线性分位数lasso回归的惩罚参数(lambda)。FRM通过对100家最大美国上市金融机构的惩罚参数取平均计算。我们通过将提出的FRM与其他系统性风险度量（如VIX、SRISK和Google Trends）比较，论证了这一基于AI的风险度量的适用性。我们发现FRM与这些度量间存在相互Granger因果性，表明FRM作为系统性风险度量的有效性。本项目使用并行计算实现，代码发布于 www.quantlet.de，关键词FRM。R包RiskAnalytics是另一旨在整合并促进FRM项目相关研究、计算与分析方法的工具。可视化与最新FRM可在 hu.berlin/frm 查阅。
引用
@article{arxiv.2009.13222,
title = {An AI approach to measuring financial risk},
author = {Lining Yu and Wolfgang Karl Härdle and Lukas Borke and Thijs Benschop},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.13222},
year = {2020}
}