論文の概要: Predicting Liquidity Coverage Ratio with Gated Recurrent Units: A Deep Learning Model for Risk Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19211v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 23:43:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:36:13.598336
• Title: Predicting Liquidity Coverage Ratio with Gated Recurrent Units: A Deep Learning Model for Risk Management
• Title（参考訳）: Gated Recurrent Unitsによる流動性被覆率の予測:リスク管理のためのディープラーニングモデル
• Authors: Zhen Xu, Jingming Pan, Siyuan Han, Hongju Ouyang, Yuan Chen, Mohan Jiang,
• Abstract要約: 本稿では、金融機関が流動性リスクをより効果的に管理できるように、ゲートリカレントユニット(GRU)ネットワークに基づく流動性カバレッジ比(LCR)予測モデルを提案する。 ディープラーニング技術におけるGRUネットワークを利用することで、モデルは過去のデータから複雑なパターンを自動的に学習し、将来しばらくの間LCRを正確に予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.864973298916232
• License:
• Abstract: With the global economic integration and the high interconnection of financial markets, financial institutions are facing unprecedented challenges, especially liquidity risk. This paper proposes a liquidity coverage ratio (LCR) prediction model based on the gated recurrent unit (GRU) network to help financial institutions manage their liquidity risk more effectively. By utilizing the GRU network in deep learning technology, the model can automatically learn complex patterns from historical data and accurately predict LCR for a period of time in the future. The experimental results show that compared with traditional methods, the GRU model proposed in this study shows significant advantages in mean absolute error (MAE), proving its higher accuracy and robustness. This not only provides financial institutions with a more reliable liquidity risk management tool but also provides support for regulators to formulate more scientific and reasonable policies, which helps to improve the stability of the entire financial system.
• Abstract（参考訳）: 世界的な経済統合と金融市場の高相互接続により、金融機関は前例のない課題、特に流動性リスクに直面している。 本稿では、金融機関が流動性リスクをより効果的に管理できるように、ゲートリカレントユニット(GRU)ネットワークに基づく流動性カバレッジ比(LCR)予測モデルを提案する。 ディープラーニング技術におけるGRUネットワークを利用することで、モデルは過去のデータから複雑なパターンを自動的に学習し、将来しばらくの間LCRを正確に予測することができる。 本研究で提案したGRUモデルは,従来の手法と比較して,平均絶対誤差(MAE)において有意な優位性を示し,精度と堅牢性を示した。 これは、金融機関により信頼性の高い流動性リスク管理ツールを提供するだけでなく、規制当局がより科学的かつ合理的な政策を定式化するための支援も提供し、金融システムの安定性を向上させるのに役立つ。

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