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。

関連論文リスト

• BreakGPT: Leveraging Large Language Models for Predicting Asset Price Surges [55.2480439325792]
  本稿では,時系列予測や資産価格の急上昇の予測に特化して,新たな大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャであるBreakGPTを紹介する。 我々は、最小限のトレーニングで財務予測を行うための有望なソリューションとしてBreakGPTを紹介し、局所的およびグローバルな時間的依存関係をキャプチャする強力な競合相手として紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-09T05:40:32Z)
• Robust Graph Neural Networks for Stability Analysis in Dynamic Networks [16.077138803931295]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)アルゴリズムに基づく経済リスク同定アルゴリズムについて検討する。 金融市場のセキュリティと安定性を維持するため、金融機関や規制当局によりインテリジェントな技術ツールを提供することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T06:11:36Z)
• Design and Optimization of Big Data and Machine Learning-Based Risk Monitoring System in Financial Markets [9.599753686171217]
  本稿では,ビッグデータと機械学習に基づくリスク監視システムの設計と最適化を行う。 大規模な財務データと高度な機械学習アルゴリズムを効果的に統合する。 このシステムはリスク管理の効率と正確性を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T00:04:34Z)
• Advancing Anomaly Detection: Non-Semantic Financial Data Encoding with LLMs [49.57641083688934]
  本稿では,Large Language Models (LLM) 埋め込みを用いた財務データにおける異常検出の新しい手法を提案する。 実験により,LLMが異常検出に有用な情報をもたらし,モデルがベースラインを上回っていることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T20:19:09Z)
• A K-means Algorithm for Financial Market Risk Forecasting [3.4490908169211942]
  機械学習におけるK平均アルゴリズムは、金融市場にとって効果的なリスク予測手法である。 K平均アルゴリズムはユーザフレンドリーな単純さで動作し、94.61%の精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T02:24:46Z)
• FinPT: Financial Risk Prediction with Profile Tuning on Pretrained Foundation Models [32.7825479037623]
  FinPTは、金融リスク予測のための新しいアプローチであり、大規模な事前訓練された基礎モデルに基づいてプロファイルチューニングを行う。 FinBenchは、デフォルト、詐欺、チャーンといった金融リスクに関する高品質なデータセットのセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-22T09:27:05Z)
• Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
  ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。 我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)
• Financial Distress Prediction For Small And Medium Enterprises Using Machine Learning Techniques [5.301137510638804]
  ファイナンシャルディストレス予測(Financial Distress Prediction)は、失敗する構造物の数と確率を正確に予測することで、経済において重要な役割を果たす。 しかし、中小企業にとっての財政難の予測は、そのあいまいさが原因で困難である。 本稿では,金融データの薄面成分分析,コーポレートガバナンスの質,および市場交換データを関連ベクタマシンに組み込んだ企業FCPモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T15:58:30Z)
• Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
  伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。 最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。 予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z)
• Explanations of Machine Learning predictions: a mandatory step for its application to Operational Processes [61.20223338508952]
  信用リスクモデリングは重要な役割を果たす。 近年,機械学習や深層学習の手法が採用されている。 この分野における説明可能性問題に LIME 手法を適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-30T10:27:59Z)
• Distributional Robustness and Regularization in Reinforcement Learning [62.23012916708608]
  経験値関数の新しい正規化器を導入し、ワッサーシュタイン分布のロバストな値関数を下限とすることを示す。 強化学習における$textitexternalな不確実性に対処するための実用的なツールとして正規化を使用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-05T19:56:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。