論文の概要: Hybrid Quantum Neural Networks with Amplitude Encoding: Advancing Recovery Rate Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15828v4
• Date: Wed, 05 Feb 2025 04:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:21:16.45457
• Title: Hybrid Quantum Neural Networks with Amplitude Encoding: Advancing Recovery Rate Predictions
• Title（参考訳）: 振幅符号化によるハイブリッド量子ニューラルネットワーク:回復率予測の改善
• Authors: Ying Chen, Paul Griffin, Paolo Recchia, Lei Zhou, Hongrui Zhang,
• Abstract要約: 回復率予測は債券投資戦略において重要な役割を担っている。 予測は、高次元の特徴、小さなサンプルサイズ、過剰適合といった課題に直面します。 本稿では,ニューラルネットワークフレームワーク内に一元化量子回路(PQC)を組み込んだハイブリッド量子機械学習モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.699192644249841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recovery rate prediction plays a pivotal role in bond investment strategies, enhancing risk assessment, optimizing portfolio allocation, improving pricing accuracy, and supporting effective credit risk management. However, forecasting faces challenges like high-dimensional features, small sample sizes, and overfitting. We propose a hybrid Quantum Machine Learning model incorporating Parameterized Quantum Circuits (PQC) within a neural network framework. PQCs inherently preserve unitarity, avoiding computationally costly orthogonality constraints, while amplitude encoding enables exponential data compression, reducing qubit requirements logarithmically. Applied to a global dataset of 1,725 observations (1996-2023), our method achieved superior accuracy (RMSE 0.228) compared to classical neural networks (0.246) and quantum models with angle encoding (0.242), with efficient computation times. This work highlights the potential of hybrid quantum-classical architectures in advancing recovery rate forecasting.
• Abstract（参考訳）: 回収率予測は、債券投資戦略、リスク評価の強化、ポートフォリオ割り当ての最適化、価格精度の向上、効果的な信用リスク管理支援において重要な役割を果たす。 しかし、予測は高次元の特徴、小さなサンプルサイズ、過剰適合といった課題に直面している。 本稿では,パラメータ化量子回路(PQC)をニューラルネットワークフレームワークに組み込んだハイブリッド量子機械学習モデルを提案する。 PQCは本質的にユニタリティを保ち、計算的にコストがかかる直交性の制約を避ける一方、振幅符号化は指数的なデータ圧縮を可能にし、キュービット要求を対数的に減少させる。 グローバルな1,725個の観測データ(1996-2023)を応用し,従来のニューラルネットワーク (0.246) や角符号化 (0.242) の量子モデルよりも高い精度(RMSE 0.228)を効率的な計算時間で達成した。 この研究は、回復率予測の進展におけるハイブリッド量子古典アーキテクチャの可能性を強調している。

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