McKean-Vlasov FBSDEs

新的深度学习方法解决了复杂的金融模型

研究人员开发了一种新的数值方法，用于求解包含共同噪声的复杂McKean-Vlasov前向-后向随机微分方程（MV-FBSDEs）。该方法利用可elicitation性来创建路径损失函数，使神经网络能够有效地近似后向过程和条件期望，而无需昂贵的嵌套蒙特卡洛模拟。该方法已在与金融系统性风险和经济增长相关的模型上得到验证，证明了其对于没有解析解的问题的准确性和灵活性。