論文の概要: Multivariate Systemic Risk Measures and Deep Learning Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10183v1
- Date: Thu, 2 Feb 2023 22:16:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 14:34:43.973051
- Title: Multivariate Systemic Risk Measures and Deep Learning Algorithms
- Title(参考訳): 多変量システムリスク対策とディープラーニングアルゴリズム
- Authors: Alessandro Doldi, Yichen Feng, Jean-Pierre Fouque, Marco Frittelli
- Abstract要約: 本稿では,主観的最適度と関連するリスク割り当ての公平性に着目し,重要な理論的側面について論じる。
私たちが提供しているアルゴリズムは、予備項の学習、二重表現の最適化、およびそれに対応する公正なリスク割り当てを可能にします。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 63.03966552670014
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work we propose deep learning-based algorithms for the computation of
systemic shortfall risk measures defined via multivariate utility functions. We
discuss the key related theoretical aspects, with a particular focus on the
fairness properties of primal optima and associated risk allocations. The
algorithms we provide allow for learning primal optimizers, optima for the dual
representation and corresponding fair risk allocations. We test our algorithms
by comparison to a benchmark model, based on a paired exponential utility
function, for which we can provide explicit formulas. We also show evidence of
convergence in a case for which explicit formulas are not available.
- Abstract(参考訳): 本研究では,多変量ユーティリティ関数によって定義されるシステム的短絡リスク尺度の計算のための深層学習に基づくアルゴリズムを提案する。
本稿では,主観的最適性と関連するリスク割り当ての公平性に着目し,重要な理論的側面について論じる。
私たちが提供しているアルゴリズムは、予備最適化の学習、二重表現の最適化、およびそれに対応する公正なリスク割り当てを可能にします。
アルゴリズムをベンチマークモデルと比較し,一対の指数的ユーティリティ関数をベースとして,明示的な公式を提供するアルゴリズムを検証した。
また、明示的な公式が得られない場合においても収束の証拠を示す。
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