論文の概要: LLM-Generated Counterfactual Stress Scenarios for Portfolio Risk Simulation via Hybrid Prompt-RAG Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07867v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 19:29:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 04:16:52.530601
• Title: LLM-Generated Counterfactual Stress Scenarios for Portfolio Risk Simulation via Hybrid Prompt-RAG Pipeline
• Title（参考訳）: ハイブリッドprompt-RAGパイプラインによるポートフォリオリスクシミュレーションのためのLCM生成対実応力シナリオ
• Authors: Masoud Soleimani,
• Abstract要約: マクロ財務ストレステストのための透明で完全に監査可能なLCMベースのパイプラインを開発した。 このシステムは、GDPの成長、インフレ、政策金利をカバーするG7のための機械可読マクロ経済シナリオを生成する。 モデル、国、検索設定を越えて、LLMはコヒーレントで国固有のストレス物語を生成する。
• 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 develop a transparent and fully auditable LLM-based pipeline for macro-financial stress testing, combining structured prompting with optional retrieval of country fundamentals and news. The system generates machine-readable macroeconomic scenarios for the G7, which cover GDP growth, inflation, and policy rates, and are translated into portfolio losses through a factor-based mapping that enables Value-at-Risk and Expected Shortfall assessment relative to classical econometric baselines. Across models, countries, and retrieval settings, the LLMs produce coherent and country-specific stress narratives, yielding stable tail-risk amplification with limited sensitivity to retrieval choices. Comprehensive plausibility checks, scenario diagnostics, and ANOVA-based variance decomposition show that risk variation is driven primarily by portfolio composition and prompt design rather than by the retrieval mechanism. The pipeline incorporates snapshotting, deterministic modes, and hash-verified artifacts to ensure reproducibility and auditability. Overall, the results demonstrate that LLM-generated macro scenarios, when paired with transparent structure and rigorous validation, can provide a scalable and interpretable complement to traditional stress-testing frameworks.
• Abstract（参考訳）: 我々は、構造化されたプロンプトと、国の基本とニュースの任意検索を組み合わせた、透明で完全に監査可能なLLMベースのマクロ財務ストレステストパイプラインを開発した。 このシステムは、GDP成長、インフレ、政策金利をカバーするG7の機械可読マクロ経済シナリオを生成し、古典的計量基準に対するバリュー・アット・リスクと期待されたショートフォール評価を可能にする因子ベースのマッピングを通じてポートフォリオ損失に変換される。 モデル、国、検索設定全体にわたって、LLMはコヒーレントで国固有のストレス物語を生成し、検索選択に対する感度が制限された安定したテールリスク増幅をもたらす。 総合的な可視性検査,シナリオ診断,ANOVAに基づく分散分解は,リスク変動が主にポートフォリオ構成や迅速な設計によって引き起こされることを示している。 パイプラインにはスナップショット、決定論的モード、ハッシュ検証されたアーティファクトが含まれており、再現性と監査性を保証する。 全体として、LLMの生成するマクロシナリオは、透明な構造と厳密な検証と組み合わせることで、従来のストレステストフレームワークに対するスケーラブルで解釈可能な補完を提供することができる。

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