Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scenario generation for market risk models using generative neural networks

論文の概要: Scenario generation for market risk models using generative neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10072v5
Date: Fri, 25 Aug 2023 07:19:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-28 18:34:06.838190
Title: Scenario generation for market risk models using generative neural networks
Title（参考訳）: 生成ニューラルネットワークを用いた市場リスクモデルのシナリオ生成
Authors: Solveig Flaig and Gero Junike
Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)を内部市場リスクモデルに拡張する方法について述べる。 GANをベースとした内部モデルの結果が,欧州の規制当局が承認した内部モデルと類似していることが実証された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this research, we show how to expand existing approaches of using generative adversarial networks (GANs) as economic scenario generators (ESG) to a whole internal market risk model - with enough risk factors to model the full band-width of investments for an insurance company and for a one year time horizon as required in Solvency 2. We demonstrate that the results of a GAN-based internal model are similar to regulatory approved internal models in Europe. Therefore, GAN-based models can be seen as a data-driven alternative way of market risk modeling.
Abstract（参考訳）: 本研究では, ジェネレーティブ・リバーサリー・ネットワーク(gans)を経済シナリオジェネレータ(esg)として, 保険会社の投資の全体範囲をモデル化する十分なリスク因子と, ソルバシー2で必要とされる1年間を想定して, 全体の市場リスクモデルに展開する方法を提案する。我々は、ganベースの内部モデルの結果が欧州における規制された内部モデルと類似していることを実証する。したがって、ganベースのモデルは市場リスクモデリングにおけるデータ駆動の代替手段と見なすことができる。

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