金融产品及其供应链的建模
机器学习
2022-07-27 v2
摘要
本文旨在探讨如何应用金融大数据与机器学习方法来建模和理解金融产品。我们聚焦于居民抵押贷款支持证券（resMBS），其为2008年美国金融危机的核心。这些证券包含于招股说明书之中，并具有复杂的瀑布式偿付结构。多家金融机构形成一条供应链以创建招股说明书。为对该供应链建模，我们采用无监督概率方法，特别是动态主题模型（DTM），提取一组反映沿供应链的社群形成与时间演化的特征（主题）。随后，我们通过一系列逐步全面的模型，揭示resMBS证券的表现及供应链的影响。首先，证券层面的模型直接识别出影响其表现的resMBS证券显著特征。接着我们将模型扩展至包含招股说明书层面特征，并证明招股说明书的构成具有显著性。我们的模型还表明，沿供应链中与招股说明书及证券生成相关的社群对其表现有影响。我们首次证明，与在次贷危机中发挥关键作用之金融机构紧密关联的毒性社群，会提高resMBS证券的失败风险。
引用
@article{arxiv.2102.02329,
title = {Modeling Financial Products and their Supply Chains},
author = {Margret Bjarnadottir and Louiqa Raschid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.02329},
year = {2022}
}