Des tâches importantes sont effectuées de nos jours, et une grande partie (bien sûr) implique l’IA :

Nous étudions si les méthodes d’IA appliquées aux données sur les grands portefeuilles peuvent améliorer la réglementation financière. Nous construisons un modèle d'apprentissage profond basé sur des graphiques de pointe, adapté aux données de sécurité des avoirs des intermédiaires financiers. L'architecture prend en compte les priorités économiques et apprend les représentations latentes des actifs et des investisseurs à partir de la structure du réseau des positions du portefeuille. Appliqué à l'univers des intermédiaires financiers non bancaires, couvrant près de 40 000 milliards de dollars d'actifs, le modèle surpasse considérablement les approches existantes en matière de prédictions hors échantillon du comportement commercial des intermédiaires, y compris lors des épisodes de crise. Le modèle a un pouvoir explicatif plus de dix fois supérieur aux variations transversales des rendements des actifs lors d’événements de crise par rapport aux approches traditionnelles et surpasse les mesures de risque systémique existantes au niveau de l’institution. Ses représentations savantes montrent que le réseau d’inventaire code des informations riches et économiquement interprétables sur la vulnérabilité aux ventes éclair. L'architecture est entièrement inductive et fournit des estimations significatives même lorsque des classes d'actifs entières ou des investisseurs sont exclus de la formation. Nous intégrons notre approche empirique dans un cadre politique macroprudentiel optimal pour formaliser pourquoi ces objets sont importants pour la politique et le bien-être. Nous montrons que même dans un contexte d’équilibre soumis à la critique de Lucas, les informations prédictives du modèle améliorent le bien-être en aiguisant l’orientation transversale des interventions politiques, et nous montrons une complémentarité entre prédiction et connaissance structurelle.

Il s'agit d'un nouvel article rédigé respectivement par Christopher Clayton et Antonio Coppola de Yale et Stanford.

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