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深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

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深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

[提要]隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)愈加復(fù)雜化的特性,深度學(xué)習(xí)模型更為適合金融市場(chǎng)上數(shù)據(jù)規(guī)模大、高維度以及流數(shù)據(jù)特性的數(shù)據(jù)特征,其應(yīng)用不但在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域中的預(yù)測(cè)分析方法進(jìn)行了提升,而且促使實(shí)證研究范式從線性向非線性轉(zhuǎn)變、從關(guān)注參數(shù)顯著性向關(guān)注模型結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)特征轉(zhuǎn)變,同時(shí)能夠更好地捕捉尾部風(fēng)險(xiǎn),在實(shí)證領(lǐng)域的成果在一定程度上助推相關(guān)金融風(fēng)險(xiǎn)管理理論的成長(zhǎng)與完善。但深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用也面臨著程序錯(cuò)誤、主觀判斷誤差、金融監(jiān)管不足等方面的挑戰(zhàn)。為此,在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域中需要合理運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型。

關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí);金融風(fēng)險(xiǎn)管理;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);深度置信網(wǎng)絡(luò);堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)

一、引言

金融市場(chǎng)上的主體都面臨著收益和損失的不確定性,金融產(chǎn)品和工具的多樣化趨勢(shì),都體現(xiàn)著風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性。全球市場(chǎng)在過(guò)去的幾十年間發(fā)生了數(shù)次規(guī)模巨大的金融危機(jī)事件,例如影響全球股市的1987年的黑色星期一事件、1997年的亞洲金融危機(jī)、2008年的美國(guó)次貸危機(jī)以及全球金融危機(jī)。各家公司也都面臨著各種風(fēng)險(xiǎn)。無(wú)處不在的風(fēng)險(xiǎn)日益成為懸在金融市場(chǎng)主體上的一把“達(dá)摩克利斯之劍”。與此同時(shí),計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速,數(shù)據(jù)信息的多樣性以及數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應(yīng)用,給具有大數(shù)據(jù)特征的金融風(fēng)險(xiǎn)管理分析帶來(lái)了機(jī)遇和挑戰(zhàn),人工智能開(kāi)始逐步應(yīng)用于金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域,引導(dǎo)著行業(yè)的變革。而在演進(jìn)的發(fā)展過(guò)程中,深度學(xué)習(xí)是解決人工智能應(yīng)用能夠發(fā)展的關(guān)鍵。金融市場(chǎng)是一個(gè)嘈雜的、具有非參數(shù)特點(diǎn)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與預(yù)測(cè)是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的工作。但是,傳統(tǒng)的計(jì)量方程模型或者是帶有參數(shù)的模型已經(jīng)不具備對(duì)復(fù)雜、高維度、帶有噪音的金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行分析建模的能力,而且傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法也無(wú)法準(zhǔn)確分析建模如此復(fù)雜序列的數(shù)據(jù),同時(shí)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的方法又十分依賴建模者的主觀設(shè)計(jì),很容易導(dǎo)致模型風(fēng)險(xiǎn)。這些方法在應(yīng)用過(guò)程中存在著過(guò)擬合、收斂慢等問(wèn)題。而深度學(xué)習(xí)方法為金融數(shù)據(jù)分析提供了一個(gè)新的思路。近年來(lái),深度學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用到人工智能任務(wù)中(如AlphaGo),并在圖像處理、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文本處理等方面取得一系列成果。因此,隨著金融數(shù)據(jù)復(fù)雜程度的提高,帶來(lái)了對(duì)其分析需求的提升,因而深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用已經(jīng)成為了金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的研究前沿,也必將在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域產(chǎn)生顛覆性的變革。

二、深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域主要應(yīng)用研究

深度學(xué)習(xí)是通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而衍生的,包含復(fù)雜多層次的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),其建立是基于模仿人類(lèi)大腦的學(xué)習(xí)機(jī)制。深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)對(duì)每一數(shù)據(jù)特征的學(xué)習(xí),繼而將新的特征輸入到下一層中,在這個(gè)過(guò)程中新的特征是通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行特定的特征變換得到的,提升了模型的預(yù)測(cè)效果。堆棧自動(dòng)編碼器和深度置信網(wǎng)絡(luò)模型是由自動(dòng)編碼器和受限玻爾茲曼機(jī)串聯(lián)而組成的(Najafabadietal.,2015),在針對(duì)大量數(shù)據(jù)時(shí),這類(lèi)結(jié)構(gòu)具備對(duì)其進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(HintonandSalakhutdinov,2006);在運(yùn)用深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí),其算法主要包括馬爾科夫鏈蒙特卡羅算法、Gibbs采樣算法、受限玻爾茲曼機(jī)評(píng)估算法、重構(gòu)誤差、退火式重要性抽樣等。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早被用于圖像識(shí)別領(lǐng)域,使其技術(shù)上在特征提取技術(shù)方面邁了一大步,應(yīng)用原理為通過(guò)應(yīng)用卷積核于局部特征提取得到新的模糊圖像。在深度學(xué)習(xí)模型中,存在傳統(tǒng)反向傳播算法和梯度下降法計(jì)算成本較高的問(wèn)題,為了進(jìn)一步更好地應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型,解決這些問(wèn)題,Hintonetal.(2006)提出了貪心逐層算法,大大地減少了訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程所需的時(shí)間。Raikoetal.(2012)發(fā)展了一種非線性變換方法,極大地提升了學(xué)習(xí)算法的速度,從而有利于尋找泛化性更好的分類(lèi)器。Collobert(2011)發(fā)展了一種快速并且可以擴(kuò)展的判別算法,使其用于自然語(yǔ)言解析,僅僅使用很少的基本文本特征便能得到性能,并且與現(xiàn)有的性能相差不大,而且大大提高了速度。學(xué)習(xí)率自適應(yīng)方法如自適應(yīng)梯度方法(Duchietal.,2011),可以提升深度結(jié)構(gòu)中訓(xùn)練的收斂性并且除去超參數(shù)中存在的學(xué)習(xí)率參數(shù);LeRouxetal.(2008,2011)提出了在學(xué)習(xí)場(chǎng)景中能提升訓(xùn)練過(guò)程速度的算法。這一系列算法改進(jìn),極大地改善了模型的預(yù)測(cè)效果,為深度學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

(一)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。

在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于預(yù)測(cè)及評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。不同于傳統(tǒng)方法,深度學(xué)習(xí)模型不需要對(duì)收益率的分布進(jìn)行假設(shè)和方差的估算。李卓(2017)提出了深度學(xué)習(xí)VaR測(cè)算方法,基于損失序列本身構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型,研究發(fā)現(xiàn)此方法相較于ARCH族模型下的VaR計(jì)算更為精確?;诖?,韓正一(2016)拓寬了銀行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和管理的方法和思路,應(yīng)用最新的人工智能技術(shù),即深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,于信貸風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域,優(yōu)化模型的訓(xùn)練方法,經(jīng)過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)效果顯著。Sirignano(2016)以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基本結(jié)構(gòu),基于真實(shí)事件的發(fā)生概率建立了深度學(xué)習(xí)模型,通過(guò)模擬價(jià)格的深層信息的D維數(shù)據(jù)空間局部特征生成一個(gè)低維的價(jià)格空間,從而對(duì)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。該模型不僅能夠應(yīng)用與分析樣本外時(shí)間的最優(yōu)賣(mài)出價(jià)格和最優(yōu)買(mǎi)入價(jià)格的聯(lián)合分布,也能夠?qū)ο迌r(jià)指令簿的其他行為進(jìn)行建模分析,適用于對(duì)任一D維空間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模。他進(jìn)一步指出,因?yàn)樯疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)可以較好地提取限價(jià)指令簿的深層信息,故在應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)管理中,能較好地處理尾部風(fēng)險(xiǎn),其研究具有特別的意義。

(二)深度置信網(wǎng)絡(luò)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。

深度置信網(wǎng)絡(luò)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用主要是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量和預(yù)警。為了解決有監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題,使受限波爾茲曼機(jī)能夠較大程度地提取數(shù)據(jù)的行為特征,盧慕超(2017)提出了基于分類(lèi)分區(qū)受限波爾茲曼機(jī)的深度置信網(wǎng)絡(luò),利用單戶企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),建立了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,相較于其他方法預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確。丁衛(wèi)星(2015)基于深度置信網(wǎng)絡(luò)模型,訓(xùn)練生成了一個(gè)五層的深度學(xué)習(xí)交易欺詐偵測(cè)系統(tǒng),經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一系列處理,檢驗(yàn)了模型的交易欺詐識(shí)別效果。

(三)堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用。

楊杰群(2015)認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是處理股指期貨的有效方法,將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)用于股指期貨的預(yù)測(cè)中進(jìn)行研究,基于自動(dòng)編碼器等算法建立深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,并進(jìn)行對(duì)比分析,最終根據(jù)交易抉擇設(shè)計(jì)了用于交易的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。另外,對(duì)金融產(chǎn)品與工具的有效管理,能夠有效地避免一些金融市場(chǎng)上的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。FehrerandFeuerriegel(2015)基于遞歸自動(dòng)編碼器預(yù)測(cè)模型,利用2004年1月至2011年6月期間的股票數(shù)據(jù),測(cè)試對(duì)已披露財(cái)務(wù)信息的反應(yīng)。他們重點(diǎn)研究了特殊的新聞文本信息和異常收益率之間的相關(guān)關(guān)系,基于此模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。還有部分文獻(xiàn)中,重點(diǎn)研究分析財(cái)務(wù)文本與風(fēng)險(xiǎn)信息的相關(guān)關(guān)系,對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。從銀行、國(guó)家、歐洲三個(gè)層面,基于銀行破產(chǎn)事件、政府干預(yù)行為等來(lái)研究分析文本信息中隱藏的銀行危機(jī)信息,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)挖掘其中的關(guān)系。

三、深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用貢獻(xiàn)及挑戰(zhàn)

(一)深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用貢獻(xiàn)。

傳統(tǒng)方法在應(yīng)用于具有復(fù)雜數(shù)據(jù)特征的金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域容易出現(xiàn)以下問(wèn)題:第一,傳統(tǒng)建模方法往往難以挖掘復(fù)雜的數(shù)據(jù)特征,傳統(tǒng)方法無(wú)法準(zhǔn)確地反映金融市場(chǎng)特征,容易忽略很多外因,如政策變化、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、行為人預(yù)期及心理變化等與市場(chǎng)相關(guān)的因素,這些因素增加了發(fā)現(xiàn)金融風(fēng)險(xiǎn)隱藏的經(jīng)濟(jì)理論邏輯的困難(尚玉皇和鄭挺國(guó),2016);第二,傳統(tǒng)模型由于過(guò)度依靠研究者的主觀設(shè)計(jì),包含了主觀因素,導(dǎo)致設(shè)計(jì)具有不完整性的特征。另外,傳統(tǒng)的線性方法需要強(qiáng)烈的“線性”假設(shè),而傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法無(wú)法較好地處理噪音信號(hào)。這些問(wèn)題制約了對(duì)金融市場(chǎng)中數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)與分析。通過(guò)梳理已有相關(guān)國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn),在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)的貢獻(xiàn)主要分為兩個(gè)方面:一是深度學(xué)習(xí)具備強(qiáng)大的挖掘?qū)W習(xí)能力,能夠更為準(zhǔn)確地挖掘隱藏于數(shù)據(jù)深層的規(guī)律,更適用于具備規(guī)模大、維度高以及流數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征的金融市場(chǎng),深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用不但推動(dòng)了該領(lǐng)域中的預(yù)測(cè)方法的改進(jìn),還優(yōu)化了適用于深度網(wǎng)絡(luò)、解決無(wú)效訓(xùn)練問(wèn)題的算法,帶來(lái)了傳統(tǒng)實(shí)證應(yīng)用研究方法的進(jìn)步;二是深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析方法的成果也推動(dòng)了相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論的發(fā)展與完善。

(二)深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域中的應(yīng)用挑戰(zhàn)。

金融科技的不斷發(fā)展給金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域帶來(lái)了機(jī)遇,同時(shí)深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域也面臨著諸多挑戰(zhàn)。第一,深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用面臨著程序出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn),如果發(fā)生,那么基于此的數(shù)據(jù)分析就容易得到有誤的結(jié)論。在金融風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程中,基于對(duì)大量數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,進(jìn)而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)估分析。如果程序發(fā)生了錯(cuò)誤,研究者就無(wú)法做出正確的風(fēng)險(xiǎn)管理決策,進(jìn)而遭受損失;第二,深度學(xué)習(xí)模型的正確運(yùn)用需要研究者對(duì)深度學(xué)習(xí)模型具備深刻的理解,并且能夠結(jié)合在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)理論知識(shí)。由于模型的構(gòu)建與優(yōu)化較為復(fù)雜,研究者對(duì)金融市場(chǎng)及風(fēng)險(xiǎn)管理理論的準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)極為重要,不了解相關(guān)理論知識(shí),而單純應(yīng)用深度學(xué)習(xí)無(wú)法發(fā)揮模型的作用;第三,深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展及推廣應(yīng)用使得許多金融傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的運(yùn)作模式發(fā)生了改變,使金融監(jiān)管面臨著新的挑戰(zhàn)?,F(xiàn)有的金融監(jiān)管體系下難以界定由于金融科技故障進(jìn)而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)事件責(zé)任。這些都使得深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用存在一些問(wèn)題。

四、在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域中合理運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的對(duì)策建議

在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域正確地運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型有利于提升金融數(shù)據(jù)的處理速度、極大減少人力成本,進(jìn)而推動(dòng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程的改進(jìn)。同時(shí),其應(yīng)用也會(huì)存在著挑戰(zhàn)。為此,探討如何合理運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型的問(wèn)題具有深刻的意義。首先,需要正確認(rèn)識(shí)金融系統(tǒng)中的深度學(xué)習(xí)運(yùn)用,完善模型程序設(shè)計(jì)的原則及流程,盡量降低程序出現(xiàn)錯(cuò)誤的概率;其次,完善深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用體系,制定相關(guān)的維護(hù)技術(shù)措施、人力措施,引進(jìn)及培養(yǎng)相應(yīng)領(lǐng)域的人才,加快轉(zhuǎn)型;最后,完善深度學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域應(yīng)用的監(jiān)督措施,確保出現(xiàn)由于人工智能應(yīng)用導(dǎo)致的重大問(wèn)題或隱患時(shí),具備相應(yīng)的準(zhǔn)則來(lái)界定風(fēng)險(xiǎn)處置責(zé)任。深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用在相關(guān)領(lǐng)域的完善也必將推動(dòng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的快速發(fā)展。

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作者:席悅欣 盧萬(wàn)青 單位:廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院

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