論文の概要: Unveiling Nonlinear Dynamics in Catastrophe Bond Pricing: A Machine Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00697v2
• Date: Mon, 26 Aug 2024 00:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 23:36:49.139589
• Title: Unveiling Nonlinear Dynamics in Catastrophe Bond Pricing: A Machine Learning Perspective
• Title（参考訳）: カタストロフィ結合価格の非線形ダイナミクス:機械学習の視点から
• Authors: Xiaowei Chen, Hong Li, Yufan Lu, Rui Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,カタストロフィ(CAT)結合の価格設定における機械学習モデルの有用性について考察する。 高度な機械学習技術を統合することにより,鍵リスク要因とCAT結合拡散の間の非線形関係と複雑な相互作用を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.8179271031934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores the implications of using machine learning models in the pricing of catastrophe (CAT) bonds. By integrating advanced machine learning techniques, our approach uncovers nonlinear relationships and complex interactions between key risk factors and CAT bond spreads -- dynamics that are often overlooked by traditional linear regression models. Using primary market CAT bond transaction records between January 1999 and March 2021, our findings demonstrate that machine learning models not only enhance the accuracy of CAT bond pricing but also provide a deeper understanding of how various risk factors interact and influence bond prices in a nonlinear way. These findings suggest that investors and issuers can benefit from incorporating machine learning to better capture the intricate interplay between risk factors when pricing CAT bonds. The results also highlight the potential for machine learning models to refine our understanding of asset pricing in markets characterized by complex risk structures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カタストロフィ(CAT)結合の価格設定における機械学習モデルの有用性について考察する。 先進的な機械学習技術を統合することで、従来の線形回帰モデルでは見過ごされがちな、キーリスク要因とCAT結合の拡散の間の非線形関係と複雑な相互作用を明らかにする。 1999年1月から2021年3月までの一次市場におけるCAT社債取引記録を用いて、機械学習モデルがCAT社債価格の精度を高めるだけでなく、様々なリスク要因がどのように相互作用し、非線型的に社債価格に影響を与えるかをより深く理解していることを示す。 これらの結果は、投資家や発行者が機械学習を取り入れることで、CAT社債の価格設定時にリスク要因間の複雑な相互作用をより正確に捉えることができることを示唆している。 この結果は、複雑なリスク構造を特徴とする市場における資産価格の理解を深めるための機械学習モデルの可能性を強調している。

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