基于迁移学习的年金投资组合风险预测研究

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可变年金是重要的金融产品,该产品包含复杂的担保,其在风险计算上是昂贵的。因此,保险公司通过元建模方法对可变年金的大型投资组合进行估值以节省运行时间。然而,目前的元建模方法仍然有较低的估值精度,一个关键的问题是寻找少量代表性的年金合同是非常困难的。针对这一问题,本文提出了两种新颖的投资组合的风险评估模型:Transfer learning(TL)模型和Dimensionality reduced-transfer learning(DR-TL)模型。本文提出的TL和DR-TL模型是在Python3.5环境下实现的。它们的主要思想是:首先用z-score对输入和输出数据集进行了归一化处理;然后利用源域数据集训练生成预训练模型,并且在表征空间用k-means聚类生成代表性合同;接着用蒙特卡罗模拟估值代表性合同的风险;最后用代表性合同微调预训练模型,并用微调的模型预测新数据的风险。DR-TL与TL模型的区别在于,DR-TL能很好的克服高维聚类的敏感问题,从而生成均匀、分散的代表性合同。本文的贡献是:通过表征空间而不是输入空间用k-means聚类的方式能解决代表性合同的无效选择问题,为提高模型精确度奠定了良好的基础;另外由于迁移学习避免了模型从头开始训练而大大节省了训练时间,解决了Kriging模型的矩阵求逆耗时问题。本文通过实验证明了所提出的两个模型均比基线Kriging模型的性能好,尤其是改进之后的DR-TL模型能在大大节省计算代价的同时显著地提高模型精确度,这不仅能节省保险公司在硬件方面昂贵的开销,还能使风险管理实现质的飞跃,具有较大的应用价值。
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