論文の概要: Simulate and Optimise: A two-layer mortgage simulator for designing novel mortgage assistance products
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00563v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 13:21:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:27:58.771921
- Title: Simulate and Optimise: A two-layer mortgage simulator for designing novel mortgage assistance products
- Title（参考訳）: シミュレーションと最適化:新規住宅ローン支援製品の設計のための2層住宅ローンシミュレータ
- Authors: Leo Ardon, Benjamin Patrick Evans, Deepeka Garg, Annapoorani Lakshmi Narayanan, Makada Henry-Nickie, Sumitra Ganesh,
- Abstract要約: 我々は、シミュレーションされたマルチエージェント住宅ローン環境を通じて住宅ローン救済商品を最適化するための新しい2層アプローチを開発した。
住宅に新しい住宅ローン支援製品を提供することで、ショックに対する世帯のレジリエンスを評価する。
この新しい2層シミュレーション手法は,新しい住宅ローン支援製品の設計に成功していることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.670293570131154
- License:
- Abstract: We develop a novel two-layer approach for optimising mortgage relief products through a simulated multi-agent mortgage environment. While the approach is generic, here the environment is calibrated to the US mortgage market based on publicly available census data and regulatory guidelines. Through the simulation layer, we assess the resilience of households to exogenous income shocks, while the optimisation layer explores strategies to improve the robustness of households to these shocks by making novel mortgage assistance products available to households. Households in the simulation are adaptive, learning to make mortgage-related decisions (such as product enrolment or strategic foreclosures) that maximize their utility, balancing their available liquidity and equity. We show how this novel two-layer simulation approach can successfully design novel mortgage assistance products to improve household resilience to exogenous shocks, and balance the costs of providing such products through post-hoc analysis. Previously, such analysis could only be conducted through expensive pilot studies involving real participants, demonstrating the benefit of the approach for designing and evaluating financial products.
- Abstract（参考訳）: 我々は、シミュレーションされたマルチエージェント住宅ローン環境を通じて住宅ローン救済商品を最適化するための新しい2層アプローチを開発した。
このアプローチは一般的なものだが、ここでは、公的に利用可能な国勢調査データと規制ガイドラインに基づいて、米国住宅ローン市場に調整されている。
シミュレーション層を通じて、世帯のレジリエンスを外因性所得ショックに対して評価し、最適化層は、世帯に新しい住宅ローン支援製品を提供することで、これらのショックに対して世帯の堅牢性を改善するための戦略を探求する。
シミュレーションの家庭は適応的であり、住宅ローンに関する決定(商品の円滑化や戦略的差し押さえなど)を学習し、その効用を最大化し、利用可能な流動性と株式のバランスをとる。
この新しい2層シミュレーション手法は、住宅のレジリエンスを改善して外因性ショックに対処し、ポストホック分析によってそのような製品を提供するコストのバランスをとるために、新しい住宅ローン支援製品の設計に成功したかを示す。
これまでこのような分析は、実際の参加者を巻き込んだ高価なパイロット研究を通じてのみ行われ、金融商品の設計と評価のアプローチの利点を実証していた。
関連論文リスト
- GenSim: A General Social Simulation Platform with Large Language Model based Agents [111.00666003559324]
我々はtextitGenSim と呼ばれる新しい大規模言語モデル (LLM) ベースのシミュレーションプラットフォームを提案する。
我々のプラットフォームは10万のエージェントをサポートし、現実世界のコンテキストで大規模人口をシミュレートする。
我々の知る限り、GenSimは汎用的で大規模で修正可能な社会シミュレーションプラットフォームに向けた最初の一歩である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-06T05:02:23Z) - Experimental Analysis of Deep Hedging Using Artificial Market Simulations for Underlying Asset Simulators [0.7329727526222747]
本研究は, 人工市場シミュレーションを基盤とした深層加熱における資産シミュレーションに応用した新しいアプローチを提案する。
提案手法の有効性を従来の手法との比較により検討した。
その結果,提案手法は従来の手法とほぼ同等の性能が得られることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T05:11:07Z) - Modeling the Feedback of AI Price Estimations on Actual Market Values [0.0]
人工知能が生成した情報の公開は、市場を永遠に変えることができる。
不動産超インフレは新しい現象ではなく、12年間にわたって一貫したほぼ単調な持続性である。
不動産インフレ率に対するMREE圧力が絶対的なMREE推定誤差と相関しているという予想をシミュレーションで検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-13T03:44:13Z) - Enhancing Polynomial Chaos Expansion Based Surrogate Modeling using a
Novel Probabilistic Transfer Learning Strategy [2.980666177064344]
ブラックボックスシミュレーションでは、非侵入型PCEは一連のシミュレーション応答評価を用いてサロゲートを構築することができる。
そこで我々は,類似のPCEサロゲート構築タスクを通じて得られた知識を新たなサロゲート構築タスクに転送することで,伝達学習を活用することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T19:16:42Z) - Improving Real Estate Appraisal with POI Integration and Areal Embedding [2.977678192707268]
本研究は、不動産評価手法における2つの重要な課題に焦点を当てる。
まず,POI(Points of Interest)が資産価値に与える影響について検討する。
次に,道路ネットワークを基盤としたAreal Embeddingを統合し,不動産評価のための空間的理解を強化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T14:48:09Z) - Optimal Budgeted Rejection Sampling for Generative Models [54.050498411883495]
判別器を用いた生成モデルの性能向上のために, 還元サンプリング法が提案されている。
提案手法は,まず,最適に最適である最適予算削減サンプリング方式を提案する。
第2に,モデル全体の性能を高めるために,サンプリング方式をトレーニング手順に組み込んだエンドツーエンド手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:52:41Z) - HireVAE: An Online and Adaptive Factor Model Based on Hierarchical and
Regime-Switch VAE [113.47287249524008]
オンラインで適応的な環境で株価予測を行うファクターモデルを構築することは、依然としてオープンな疑問である。
本稿では,オンラインおよび適応型要素モデルであるHireVAEを,市場状況とストックワイド潜在要因の関係を埋め込んだ階層型潜在空間として提案する。
4つの一般的な実市場ベンチマークにおいて、提案されたHireVAEは、以前の手法よりもアクティブリターンの点で優れたパフォーマンスを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-05T12:58:13Z) - Finding Regularized Competitive Equilibria of Heterogeneous Agent
Macroeconomic Models with Reinforcement Learning [151.03738099494765]
労働市場に参入する世帯や企業を無限に数える異種エージェントマクロ経済モデルについて検討する。
本稿では,モデルの正規化競争均衡を求めるデータ駆動強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-24T17:16:27Z) - Multi-Asset Spot and Option Market Simulation [52.77024349608834]
正規化フローに基づく1つの基盤となる1つのマーケットシミュレータを現実的に構築する。
本研究では, 正規化流れの条件付き可逆性を活用し, 独立シミュレータの連立分布をキャリブレーションするスケーラブルな手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-13T17:34:28Z) - ERMAS: Becoming Robust to Reward Function Sim-to-Real Gaps in
Multi-Agent Simulations [110.72725220033983]
Epsilon-Robust Multi-Agent Simulation (ERMAS)は、このようなマルチエージェントのsim-to-realギャップに対して堅牢なAIポリシーを学ぶためのフレームワークである。
ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税政策を学び、複雑な時間シミュレーションで最大15%社会福祉を改善する。
特に、ERMASは、エージェントリスク回避の変化に対して堅牢な税制政策を学び、複雑な時間シミュレーションにおいて、社会福祉を最大15%改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:32:20Z) - How to Identify Investor's types in real financial markets by means of
agent based simulation [0.0]
本論文では,主成分分析の基礎となる原理をエージェントベースシミュレーションで計算する手法を提案する。
提案手法は、ターゲット金融時系列を近似または説明することができる投資家のモデルの減少セットを見つけることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-31T16:22:30Z)
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。