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IMF-基于渐近展开神经网络的尾部风险预测（英译中）-240511
研报作者：
来自：IMF
时间：2024-05-11 11:33:00
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股票名称
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股票代码
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研报类型（PDF）
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发布者dam****adi
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研报出处IMF
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研报页数38 页
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推荐评级
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研报大小3,144 KB
研究报告内容
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核心观点
1. 我们提出了一种新的基于机器学习的方法CoFiE-NN来预测风险价值（VaR），结合了神经网络（NN）和Corish-Fisher扩展（CoFiE）。
2. CoFiE-NN能够捕获高阶统计矩的非线性动力学，并保持输出的可解释性。
3. 在模拟数据和真实数据中，CoFiE-NN在预测性能上优于传统的模型，并引入了一个新的尾部风险经验代理，称为尾部风险比。
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