APRENDIENDO el VALUE-AT-RISK (VaR) y EXPECTED SHORTFALL (ES) con REDES NEURONALES скачать в хорошем качестве

APRENDIENDO el VALUE-AT-RISK (VaR) y EXPECTED SHORTFALL (ES) con REDES NEURONALES

Este estudio presenta un método innovador para calcular el Valor en Riesgo (VaR) y el Expected Shortfall (ES), dos medidas cruciales para la gestión del riesgo financiero. Utilizando un enfoque de dos pasos, el método emplea redes neuronales para aprender estas métricas a partir de datos, ofreciendo un análisis de convergencia no asintótico. Esto significa que podemos evaluar cuán rápido y bien aprende el modelo, incluso con una cantidad finita de datos. La metodología propuesta es capaz de aprender múltiples niveles de VaR simultáneamente, abordando el problema común del cruce de cuantiles, donde las estimaciones de riesgo para diferentes niveles de confianza se contradicen. Los esquemas de aprendizaje se basan en regresiones de cuantiles y de mínimos cuadrados utilizando redes neuronales, lo que los hace eficientes y prácticos. Además, se introduce un procedimiento Monte Carlo para estimar la precisión de los resultados sin necesidad de conocer los valores reales, facilitando la validación del modelo. Los experimentos numéricos, realizados tanto en un modelo de prueba simple como en un caso de estudio financiero complejo sobre el cálculo del margen inicial dinámico, demuestran la efectividad y aplicabilidad del método. Los resultados de este trabajo están disponibles a través de cuadernos de Python, permitiendo a otros investigadores y profesionales replicar y construir sobre estos hallazgos para mejorar sus propias estrategias de gestión de riesgos. Link al paper: https://arxiv.org/pdf/2209.06476 Autores del estudio: D Barrera (UNIANDES), S Crépey (LPSM (UMR\_8001), UPCité), E Gobet (CMAP, X), Hoang-Dung Nguyen (LPSM (UMR\_8001), UPCité), B Saadeddine (UEVE) Apoyanos en   / audioarxiv   Unete en   / discord   #Finanzas cuantitativas #FinanzasCuantitativas #GestionDeRiesgos #RedesNeuronales #ValueAtRisk #InteligenciaArtificial