論文の概要: A Spatio-Temporal Machine Learning Model for Mortgage Credit Risk: Default Probabilities and Loan Portfolios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02846v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 15:10:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 05:24:53.646963
• Title: A Spatio-Temporal Machine Learning Model for Mortgage Credit Risk: Default Probabilities and Loan Portfolios
• Title（参考訳）: モーゲージ信用リスクのための時空間機械学習モデル:デフォルト確率とローンポートフォリオ
• Authors: Pascal Kündig, Fabio Sigrist,
• Abstract要約: 本稿では,木ブースティングと遅延時間-ガウス過程モデルを組み合わせることで,信用リスクを考慮した機械学習モデルを提案する。 個人ローンポートフォリオ損失分布の予測デフォルト確率は、従来の独立線形ハザードモデルと比較してより正確であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.141688859736805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel machine learning model for credit risk by combining tree-boosting with a latent spatio-temporal Gaussian process model accounting for frailty correlation. This allows for modeling non-linearities and interactions among predictor variables in a flexible data-driven manner and for accounting for spatio-temporal variation that is not explained by observable predictor variables. We also show how estimation and prediction can be done in a computationally efficient manner. In an application to a large U.S. mortgage credit risk data set, we find that both predictive default probabilities for individual loans and predictive loan portfolio loss distributions obtained with our novel approach are more accurate compared to conventional independent linear hazard models and also linear spatio-temporal models. Using interpretability tools for machine learning models, we find that the likely reasons for this outperformance are strong interaction and non-linear effects in the predictor variables and the presence of large spatio-temporal frailty effects.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,木分けと時空間時空間ガウスプロセスモデルを組み合わせることで,信用リスクを考慮した新しい機械学習モデルを提案する。 これにより、フレキシブルなデータ駆動方式で予測変数間の非線形性や相互作用をモデル化でき、観測可能な予測変数では説明できない時空間変動を考慮できる。 また,予測と予測を計算的に効率的に行う方法を示す。 米国の大規模住宅ローン信用リスクデータセットに適用すると、個人ローンに対する予測的デフォルト確率と、新しいアプローチで得られた予測的ローンポートフォリオ損失分布の両方が、従来の独立した線形ハザードモデルや線形時空間モデルよりも精度が高いことが分かる。 機械学習モデルにおける解釈可能性ツールを用いることで、予測変数における強い相互作用と非線形効果と、時空間の破壊効果の存在が考えられる。

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