論文の概要: Deep Stochastic Volatility Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12658v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 03:25:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-26 13:41:19.975761
• Title: Deep Stochastic Volatility Model
• Title（参考訳）: 深部確率的ボラティリティモデル
• Authors: Xiuqin Xu, Ying Chen
• Abstract要約: 本論文では, 深部潜在変数モデルの枠組みに基づく深部ボラティリティモデル(DSVM)を提案する。 フレキシブルなディープラーニングモデルを使用して、過去のリターンに対する将来のボラティリティの依存性を自動的に検出する。 実データ分析では、DSVMはいくつかの一般的な代替ボラティリティモデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3970049571884204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Volatility for financial assets returns can be used to gauge the risk for financial market. We propose a deep stochastic volatility model (DSVM) based on the framework of deep latent variable models. It uses flexible deep learning models to automatically detect the dependence of the future volatility on past returns, past volatilities and the stochastic noise, and thus provides a flexible volatility model without the need to manually select features. We develop a scalable inference and learning algorithm based on variational inference. In real data analysis, the DSVM outperforms several popular alternative volatility models. In addition, the predicted volatility of the DSVM provides a more reliable risk measure that can better reflex the risk in the financial market, reaching more quickly to a higher level when the market becomes more risky and to a lower level when the market is more stable, compared with the commonly used GARCH type model with a huge data set on the U.S. stock market.
• Abstract（参考訳）: 資産リターンのボラティリティは、金融市場のリスクを測定するのに使用できる。 本論文では, 深い潜在変数モデルの枠組みに基づくDSVM(Deep stochastic volatility Model)を提案する。 フレキシブルなディープラーニングモデルを使用して、過去のリターン、過去のボラティリティ、確率的ノイズに対する将来のボラティリティの依存性を自動的に検出し、手動で機能を選択することなく柔軟なボラティリティモデルを提供する。 変動推論に基づくスケーラブルな推論と学習アルゴリズムを開発しています。 実データ分析では、DSVMはいくつかの一般的な代替ボラティリティモデルよりも優れています。 加えて、dsvmの予測されるボラティリティは、金融市場のリスクをよりよく反映し、市場がよりリスクが高くなり、市場がより安定している場合にはより高いレベルに到達し、米国株式市場に巨大なデータが設定された一般的なgarch型モデルと比較して、より信頼性の高いリスク尺度を提供する。

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