MACHINE LEARNING BASED STRESS TESTING FRAMEWORK FOR INDIAN FINANCIAL MARKET PORTFOLIOS
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摘要
本论文提出一种基于机器学习的印度金融市场部门组合压力测试框架，采用PCA、Autoencoder和变分Autoencoder对市场风险因子进行降维与模拟，支持确定性与概率性情景生成。通过 Monte Carlo 采样实现风险分布的逼真仿真，框架有效捕捉非线性依赖关系并量化VaR与预期损失，验证了在2008年金融危机及COVID-19等历史事件下的有效性，为金融风险管理提供新颖工具 [page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14]
