論文の概要: Multiple Yield Curve Modeling and Forecasting using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16985v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 13:14:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 15:22:42.759202
• Title: Multiple Yield Curve Modeling and Forecasting using Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた多重利回り曲線モデリングと予測
• Authors: Ronald Richman, Salvatore Scognamiglio
• Abstract要約: 金融市場のグローバル化によって引き起こされる異なる利回り曲線間の依存構造を学習することを目的としている。 自己アテンション機構と非パラメトリック量子レグレッションを組み合わせることで、我々のモデルは将来の収率の点と間隔の予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This manuscript introduces deep learning models that simultaneously describe the dynamics of several yield curves. We aim to learn the dependence structure among the different yield curves induced by the globalization of financial markets and exploit it to produce more accurate forecasts. By combining the self-attention mechanism and nonparametric quantile regression, our model generates both point and interval forecasts of future yields. The architecture is designed to avoid quantile crossing issues affecting multiple quantile regression models. Numerical experiments conducted on two different datasets confirm the effectiveness of our approach. Finally, we explore potential extensions and enhancements by incorporating deep ensemble methods and transfer learning mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 本書では,複数の降伏曲線のダイナミクスを同時に記述したディープラーニングモデルを紹介する。 我々は、金融市場のグローバリゼーションによって引き起こされる異なる利回り曲線間の依存構造を学習し、それを利用してより正確な予測を行う。 自己アテンション機構と非パラメトリック量子化回帰を組み合わせることで,将来の収率のポイントとインターバルの予測を生成できる。 このアーキテクチャは、複数の量子レグレッションモデルに影響を与える量子交差問題を避けるように設計されている。 2つの異なるデータセット上で行った数値実験により,本手法の有効性を確認した。 最後に,深層アンサンブル法と伝達学習機構を取り入れた潜在的拡張と拡張について検討する。

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