CRBMを用いたシステミックリスクレジーム検出

本論文は、金融時系列の分析とシステミックリスクレジームの検出に、条件付き制限ボルツマンマシン（CRBM）を適用することを検討しています。自己回帰条件付けとPersistent Contrastive Divergence（PCD）を組み込むことで、RBMの従来の利用を拡張し、時間的依存関係をモデル化しています。さまざまなCRBMアーキテクチャを比較し、自由エネルギーがレジームの安定性のための堅牢なメトリックとして機能し、システミックリスクを監視するための解釈可能なツールを提供することを発見しました。

• •CRBMは高次元の金融時系列をモデル化するために使用されます。
• •自己回帰条件付けとPCDは、時間的依存関係を捉えるために使用されます。
• •自由エネルギーは、レジームの安定性のための有用なメトリックです。
• •モデルは、マグニチュードショックと市場レジームを区別できます。
• •CRBMは、システミックリスクを監視するための解釈可能なツールを提供します。