通过深度神经网络最小化贷款组合的风险价值
计算金融
2025-10-10 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
数理金融
投资组合管理
摘要
风险管理是P2P借贷中的一个突出问题。投资者可以通过分散投资而非将所有资金投入单一贷款来自然降低风险敞口。在这种情况下，投资者可能希望最小化其贷款组合的风险价值(VaR)或条件风险价值(CVaR)。我们提出了一种低自由度的深度神经网络模型DeNN，以及一种高自由度模型DSNN来解决该问题。特别地，我们的模型不仅预测贷款的违约概率，还预测其违约时间。实验表明，两种模型都能在不同置信水平下显著降低组合VaR，优于基准模型。更有趣的是，低自由度模型DeNN在大多数场景下优于DSNN。
引用
@article{arxiv.2510.07444,
title = {Minimizing the Value-at-Risk of Loan Portfolio via Deep Neural Networks},
author = {Albert Di Wang and Ye Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.07444},
year = {2025}
}