論文の概要: Modeling Complex Financial Products

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02329v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 23:20:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 22:32:04.164300
• Title: Modeling Complex Financial Products
• Title（参考訳）: 複雑な金融商品のモデリング
• Authors: Margret Bjarnadottir and Louiqa Raschid
• Abstract要約: 我々は、2008年の米金融危機の中心にある住宅ローン担保証券(resMBS)に焦点を当てている。 我々は、より複雑な一連のモデルを通じて、resMBS証券のパフォーマンスに関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.873416857161077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The objective of this paper is to explore how financial big data and machine learning methods can be applied to model and understand complex financial products. We focus on residential mortgage backed securities, resMBS, that were at the heart of the 2008 US financial crisis. The securities are contained within a prospectus and have a complex payoff structure. Multiple financial institutions form a supply chain to create the prospectuses. We provide insight into the performance of the resMBS securities through a series of increasingly complex models. First, models at the security level directly identify salient features of resMBS securities that impact their performance. Second, we extend the model to include prospectus level features. We are the first to demonstrate that the composition of the prospectus is associated with the performance of securities. Finally, to develop a deeper understanding of the role of the supply chain, we use unsupervised probabilistic methods, in particular, dynamic topics models (DTM), to understand community formation and temporal evolution along the chain. A comprehensive model provides insight into the impact of DTM communities on the issuance and evolution of prospectuses, and eventually the performance of resMBS securities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複雑な金融商品のモデル化と理解に,金融ビッグデータと機械学習手法をどのように適用できるかを検討することを目的とする。 2008年の米国金融危機の中心となった住宅ローン担保証券(resMBS)に重点を置いています。 証券は先入観に含まれており、複雑なペイオフ構造を有している。 複数の金融機関がサプライチェーンを形成し、見通しを創出する。 我々は、より複雑な一連のモデルを通じて、resMBS証券のパフォーマンスに関する洞察を提供する。 まず、セキュリティレベルにおけるモデルは、パフォーマンスに影響を与えるresMBS証券の健全な特徴を直接識別する。 第二に、予測レベル機能を含むようにモデルを拡張します。 我々は、見通しの構成が証券のパフォーマンスと関係していることを示す最初の例である。 最後に,サプライチェーンの役割をより深く理解するために,教師なし確率的手法,特に動的トピックモデル(dtm)を用いて,サプライチェーンに沿ったコミュニティ形成と時間的進化を理解する。 包括的モデルは、DTMコミュニティが予見の発行と進化、そして最終的にはresMBS証券のパフォーマンスに与える影響についての洞察を提供する。

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