Measuring Name Concentrations through Deep Learning
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摘要
本报告提出采用深度学习方法，针对小规模贷款组合的名称集中度风险量化问题，通过蒙特卡洛模拟与重要性抽样训练神经网络，涵盖了CreditRisk⁺及CreditMetrics模型。实证结果显示该方法相较现有解析方法在精度上显著提升，尤其适用于多边开发银行等特殊机构的小型集中组合，并能高效支持风险敏感性分析与压力测试[page::0][page::1][page::4][page::12][page::15][page::23][page::27]。
