論文の概要: UQ for Credit Risk Management: A deep evidence regression approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04967v1
• Date: Mon, 8 May 2023 18:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 20:09:56.600081
• Title: UQ for Credit Risk Management: A deep evidence regression approach
• Title（参考訳）: 信用リスク管理のためのuq:深い証拠回帰アプローチ
• Authors: Ashish Dhiman
• Abstract要約: 我々は、スケーラブルなUQ対応ディープラーニング技術であるDeep Evidence Regressionの適用について検討し、Loss given Defaultの予測に適用した。 我々は,Weibullプロセスによって生成される対象変数を学習するために,Deep Evidence Regression方法論を拡張して文献に貢献する。 シミュレーションデータと実世界のデータの両方に対する我々のアプローチの応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.42658286826597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning has invariantly found its way into various Credit Risk applications. Due to the intrinsic nature of Credit Risk, quantifying the uncertainty of the predicted risk metrics is essential, and applying uncertainty-aware deep learning models to credit risk settings can be very helpful. In this work, we have explored the application of a scalable UQ-aware deep learning technique, Deep Evidence Regression and applied it to predicting Loss Given Default. We contribute to the literature by extending the Deep Evidence Regression methodology to learning target variables generated by a Weibull process and provide the relevant learning framework. We demonstrate the application of our approach to both simulated and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、さまざまな信用リスクアプリケーションにその方法を見つけた。 信用リスクの本質的な性質から,予測リスク指標の不確実性を定量化することが不可欠であり,信用リスク設定に不確実性を考慮したディープラーニングモデルを適用することは非常に有用である。 本研究では,スケーラブルな uq-aware 深層学習手法であるdeep evidence regression の適用について検討し,既定値による損失予測に適用した。 我々は,weibullプロセスによって生成された対象変数の学習に深部証拠回帰法を拡張し,関連する学習フレームワークを提供することにより,文献に寄与する。 シミュレーションデータと実世界のデータの両方に対する我々のアプローチの応用を実証する。

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