基于生成神经网络的市场风险模型情景生成
机器学习
2023-11-07 v5 数理金融
风险管理
摘要
在本研究中,我们展示了如何将使用生成对抗网络(GANs)作为经济情景生成器(ESG)的现有方法扩展至整个内部市场风险模型——具有足够多的风险因子以建模保险公司全部投资带宽,并满足 Solvency 2 要求的一年时间范围。我们证明基于 GAN 的内部模型结果与欧洲监管批准的内部模型相似。因此,基于 GAN 的模型可被视为市场风险建模的一种数据驱动替代方法。
引用
@article{arxiv.2109.10072,
title = {Scenario generation for market risk models using generative neural networks},
author = {Solveig Flaig and Gero Junike},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.10072},
year = {2023}
}