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Conditional Forecasting of Margin Calls using Dynamic Graph Neural Networks
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内容提要
本研究提出了一种新的动态图神经网络（DGNN）架构，用于在时间金融网络中进行条件$m$步预测。通过模拟利率掉期交易网络数据验证，该模型能够准确预测净变动保证金，为监管机构提供监测系统性风险的工具。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的动态图神经网络（DGNN）架构，用于在时间金融网络中进行条件$m$步预测。
- 该模型在模拟的利率掉期交易网络数据上进行验证，能够准确预测净变动保证金。
- 研究结果为监管机构提供了监测系统性风险的工具，尤其是在预设压力测试场景下。
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