論文の概要: AI-Driven Multiscenario Interest Rate Forecasting: A Proof of Concept for Banking Asset Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.12424v2
• Date: Fri, 14 Aug 2026 14:56:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-17 13:59:16.216779
• Title: AI-Driven Multiscenario Interest Rate Forecasting: A Proof of Concept for Banking Asset Management
• Title（参考訳）: AI駆動型マルチシナリオ利子率予測 - 銀行資産管理の概念実証
• Abstract要約: 本研究では,マルチパースペクティブな利率予測のためのAI支援型プロトタイプを開発する。 欧州の主要銀行で試験されたこのシステムは、より正確で柔軟な利上げの予測を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study focuses on developing an AI-supported prototype for multiperspective interest rate forecasting that combines classical econometric models with modern artificial intel-ligence methods. Tested in a major European bank, the system enables more precise and flexible prediction of interest rate developments, supporting strategic decision-making in Asset-Liability Management (ALM). It integrates topic modeling, sentiment analysis, econometric forecasting, and market-based analyses within an interactive platform. Leveraging AI to analyze large volumes of financial documents and market data enables the identification of monetary policy trends and sentiment signals at an early stage. The core econometric model is a Bayesian vector autoregression (BVAR) that enables simulation-based scenario analyses to evaluate economic developments from multiple perspectives. The system's innovation lies in its integration of several forecasting approaches that consolidate previously separate information sources and present them transparently and interpretably. Financial analysts and risk managers thus gain a better basis for making decisions, allowing them to assess interest rate risks more accurately and manage market movements more proactively. While the prototype demonstrates how AI can transform interest rate management in banking, further development is required to optimize real-time data integration and regulatory compliance. Even at this stage, the study shows that multi-perspective, AI-driven forecasting provides substantial added value for banks by increasing transparency, strengthening evidence-based decision-making, and improving risk management.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,古典的計量モデルと現代の人工知能手法を組み合わせた,多視点利率予測のためのAI支援型プロトタイプの開発に焦点をあてる。 欧州の主要銀行でテストされたこのシステムは、より正確で柔軟な金利開発予測を可能にし、アセット・リバビリティ・マネジメント(ALM)における戦略的意思決定を支援する。 トピックモデリング、感情分析、エコノメトリ予測、および市場ベースの分析をインタラクティブプラットフォームに統合する。 大量の財務文書と市場データを分析するためにAIを活用することで、早期の金融政策トレンドと感情信号の識別が可能になる。 コア・エコノメトリ・モデルはベイズベクトル自己回帰(BVAR)であり、シミュレーションに基づくシナリオ分析により複数の視点から経済発展を評価することができる。 このシステムの革新は、以前分離された情報ソースを統合し、それらを透明かつ解釈可能に提示するいくつかの予測アプローチの統合にある。 これにより、金融アナリストやリスクマネージャは意思決定のより良い基盤を得ることができ、金利リスクをより正確に評価し、市場の動きをより積極的に管理することができる。 プロトタイプでは、AIが銀行の金利管理をどう変えるかを実証しているが、リアルタイムのデータ統合と規制コンプライアンスを最適化するためには、さらなる開発が必要である。 この段階でも、マルチパースペクティブなAIによる予測は、透明性を高め、エビデンスベースの意思決定を強化し、リスク管理を改善することによって、銀行に実質的な付加価値を提供することを示している。

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