論文の概要: Conditional Forecasting of Margin Calls using Dynamic Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23275v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 17:55:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:24:04.873437
• Title: Conditional Forecasting of Margin Calls using Dynamic Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 動的グラフニューラルネットワークを用いたマージン呼の条件予測
• Authors: Matteo Citterio, Marco D'Errico, Gabriele Visentin,
• Abstract要約: 本稿では,時間的金融ネットワークにおける予測問題に先立って,条件付き$m$-stepを解くための新しい動的グラフニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 我々の研究は、ネットワークのダイナミクスをストレステストの実践にうまく組み込むことで、規制当局や政策立案者にシステム的リスク監視の重要なツールを提供することを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We introduce a novel Dynamic Graph Neural Network (DGNN) architecture for solving conditional $m$-steps ahead forecasting problems in temporal financial networks. The proposed DGNN is validated on simulated data from a temporal financial network model capturing stylized features of Interest Rate Swaps (IRSs) transaction networks, where financial entities trade swap contracts dynamically and the network topology evolves conditionally on a reference rate. The proposed model is able to produce accurate conditional forecasts of net variation margins up to a $21$-day horizon by leveraging conditional information under pre-determined stress test scenarios. Our work shows that the network dynamics can be successfully incorporated into stress-testing practices, thus providing regulators and policymakers with a crucial tool for systemic risk monitoring.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時間的金融ネットワークにおける予測問題に先立って,条件付き$m$-stepを解くための新しい動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)アーキテクチャを提案する。 提案したDGNNは,金融商品の取引スワップ契約を動的に交換し,ネットワークトポロジが基準レートで条件付き進化する,利子レートスワップ(IRS)取引ネットワークのスタイリング特徴をとらえた時間的金融ネットワークモデルからのシミュレーションデータに基づいて検証される。 提案モデルでは,事前決定されたストレステストシナリオ下での条件情報を活用することにより,ネットの変動率の正確な条件予測を1日当たり21ドルまで行うことができる。 我々の研究は、ネットワークのダイナミクスをストレステストの実践にうまく組み込むことで、規制当局や政策立案者にシステム的リスク監視の重要なツールを提供することを実証している。

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