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CCAR神经网络模型
恒,汇丰(HSBC)和西北大学
神经网络(NN)模型代表一个机会改善信贷损失预测和压力测试综合资本分析和评估(CCAR),可以估计使用ARIMA-type模型作为宏观经济变量的函数。供参考,请参考:资本规划大型银行控股公司:监督的期望和范围当前的最佳实践,2013年。然而,仍然存在挑战的应用神经网络模型等模型解释能力/监管要求,倾向于过度拟合。这次会议将讨论这项研究并强调以下几点:
- 利用信用卡公司的月度冲销数据超过15年,吝啬的神经网络模型可以开发,优于传统的回归模型与ARIMA误差均方误差(MSE)。
- 两个宏观经济变量与滞后于500年从池中选择套索和逐步回归算法的结合,使神经网络模型是可翻译的CCAR场景叙事。的签名或者方向估计输入重量应符合或受制于商业直觉。
- 这个研究还发现,神经网络模型可以容易过度拟合。压力测试是敏感的网络架构的设计。
记录:2019年10月15日
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