AI-Driven Multiscenario Interest Rate Forecasting in Banks: A Proof-of-Concept Prototype
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摘要
本文提出并验证了一个面向银行资产负债管理的AI多视角利率预测原型，将主题建模、金融文本情绪分析、市场预测与BVAR计量模型整合到交互式仪表盘中，以支持多情景模拟、利率风险评估和压力测试。BVAR覆盖2年、5年、10年和30年期欧元互换利率，并通过Granger因果检验筛选宏观变量、Minnesota先验抑制过拟合；情绪模块则从央行文件、分析师报告和金融新闻中提取通胀、经济活动及就业信号。研究认为，该框架能够提升预测透明度和决策前瞻性，但仍需加强实时数据接入、模型稳健性验证、可解释性与监管合规，且预测结果应理解为概率估计而非确定性判断。[page::0][page::5][page::7][page::10][page::15][page::16]
