論文の概要: Transfer Learning Across Fixed-Income Product Classes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07676v1
• Date: Mon, 12 May 2025 15:43:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.461267
• Title: Transfer Learning Across Fixed-Income Product Classes
• Title（参考訳）: 固定所得品クラス間の転校学習
• Authors: Nicolas Camenzind, Damir Filipovic,
• Abstract要約: 固定所得品群間での割引曲線の伝達学習のための枠組みを提案する。 スパースデータやノイズデータから割引曲線を推定する際の課題により、カーネルリッジ回帰(KR)をベクトル値の設定に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a framework for transfer learning of discount curves across different fixed-income product classes. Motivated by challenges in estimating discount curves from sparse or noisy data, we extend kernel ridge regression (KR) to a vector-valued setting, formulating a convex optimization problem in a vector-valued reproducing kernel Hilbert space (RKHS). Each component of the solution corresponds to the discount curve implied by a specific product class. We introduce an additional regularization term motivated by economic principles, promoting smoothness of spread curves between product classes, and show that it leads to a valid separable kernel structure. A main theoretical contribution is a decomposition of the vector-valued RKHS norm induced by separable kernels. We further provide a Gaussian process interpretation of vector-valued KR, enabling quantification of estimation uncertainty. Illustrative examples demonstrate that transfer learning significantly improves extrapolation performance and tightens confidence intervals compared to single-curve estimation.
• Abstract（参考訳）: 固定所得品群間での割引曲線の伝達学習のための枠組みを提案する。 スパース値やノイズ値から割引曲線を推定する際の課題により、我々はカーネルリッジ回帰(KR)をベクトル値設定に拡張し、ベクトル値再生されたカーネルヒルベルト空間(RKHS)における凸最適化問題を定式化する。 解の各成分は、特定の積クラスによって示される割引曲線に対応する。 我々は、経済原理に動機づけられたさらなる正規化用語を導入し、製品クラス間の拡散曲線の滑らかさを促進し、それが有効な分離可能なカーネル構造につながることを示す。 主な理論的貢献は、分離可能なカーネルによって誘導されるベクトル値RKHSノルムの分解である。 さらに、ベクトル値KRのガウス過程の解釈を提供し、推定の不確実性の定量化を可能にする。 図示的な例では、伝達学習は外挿性能を著しく改善し、単曲推定と比較して信頼区間を狭める。

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