人工智能应用于金融系统性风险管理中的救助决策
摘要：政府通过股权投资拯救银行的行为被描述为一个马尔可夫决策过程（MDP）。基本动态是从相互关联的金融机构网络派生出来的，负奖励与银行的违约有关。每个节点代表一家银行，与单位时间内违约的概率（PD）相关，该概率取决于其资本，并受到相邻节点的违约影响而增加。政府可以通过向银行提供额外资本来控制网络的系统性风险，降低其违约风险，但在银行失败时会增加暴露风险。通过考虑欧洲全球系统重要机构网络，我们找到了解决MDP的最佳投资策略，为政府和监管机构提供直接指导，以限制金融危机的影响。
作者：Daniele Petrone, Neofytos Rodosthenous, Vito Latora
论文ID：2102.02121
分类：Mathematical Finance
分类简称：q-fin.MF
提交时间：2022-12-27