Can machine learning help solve credit spread puzzle?
Ladataan...
suljettu
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
Pysyvä osoite
Verkkojulkaisu
DOI
Tiivistelmä
The goal of this thesis is to study the applicability of machine learning models in predicting credit
spreads. The focus of the thesis is on US corporate bonds and their credit spreads with US
government bonds. The main result of the thesis is that it is possible to use machine learning
models to improve prediction accuracy when compared to the more traditional Longstaff–
Schwartz (1995) model.
In addition to the empirical analysis, the thesis includes a literature review on credit risks and
machine learning. The literature review examines previously used models and previously
conducted empirical analyses. The literature review related to credit risks reviews the structural
models used in the study of credit risks. The section focusing on machine learning studies how
machine learning methods, especially neural networks, have previously been used in option
pricing.
The thesis's empirical analysis is motivated by the credit spread puzzle. The credit spread puzzle
refers to a situation where traditional credit risk models cannot accurately predict the spread
between corporate bonds and risk-free interest rates. The credit spread puzzle has been found in
some studies specifically in loans with a high credit rating, but in some studies also with loans
with a lower credit rating. Explanations for the credit spread puzzle include, among other things,
that the spreads are affected by other risk drivers than default risk alone, such as the liquidity of
the loan.
In the empirical section of the thesis, the Longstaff–Schwartz model is first calibrated to the
available price observations. As a result of the calibration, the prediction accuracy is already
improved by changing the original parameters of the model. After the calibration, the results of
the structural model are compared to those from the machine learning models. The results indicate
that the machine learning models improve prediction accuracy when compared to the structural
model. The regularization methods used in the machine learning models also improve the
prediction accuracy when compared to the traditional neural network model.
Tämän tutkielman tarkoituksena on selvittää koneoppimismenetelmien soveltuvuutta korkoerojen
ennustamisessa. Tutkielman pääpaino on yhdysvaltalaisissa yrityslainoissa ja näiden korkoeroissa
Yhdysvaltojen valtionlainoihin. Tutkielman päätuloksena on, että koneoppimismenetelmillä on
mahdollista parantaa ennustetarkkuutta perinteisempään Longstaff–Schwartz (1995) malliin
verrattuna.
Empiirisen analyysiin lisäksi tutkielmassa on kirjallisuuskatsaus luottoriskeistä sekä
koneoppimisesta. Kirjallisuuskatsauksessa selvitetään aiemmin käytettyjä malleja sekä aiempia
empiirisiä analyysejä. Luottoriskeihin liittyvässä kirjallisuuskatsauksessa tutkitaan luottoriskien
tutkimisessa käytettyjä rakenteellisia malleja, ja koneoppimiseen keskittyvä osuus selvittää, miten
koneoppimismenetelmiä – varsinkin neuroverkkoja – on aiemmin käytetty optiohinnoittelussa.
Tutkielman empiirinen analyysi motivoidaan korkoeroilmiöllä (englanniksi credit spread puzzle).
Korkoeroilmiö viittaa tilanteeseen, jossa perinteiset luottoriskimallit eivät pysty ennustamaan
tarkasti yrityslainojen ja riskittömän koron välistä eroa. Korkoeroilmiö on havaittu osassa
tutkimuksissa nimenomaan korkean luottoluokituksen lainoissa, mutta joissain tutkimuksissa
myös alemman luottoluokituksen lainoissa. Korkoeroilmiön syiksi on esitetty muun muassa sitä,
että eroihin vaikuttaa laiminlyöntiriskin lisäksi myös muita tekijöitä, kuten lainan likviditeetti.
Ensimmäisenä tutkielman empiirisessä osiossa Longstaff–Schwartz malli kalibroidaan
hintahavaintoihin. Kalibroinnin tulokseksi saadaan, että mallin alkuperäisiä parametrejä
vaihtamalla voidaan jo parantaa ennustetarkkuutta. Kalibroinnin jälkeen vuorossa on
rakenteellisen mallin sekä koneoppimismenetelmien tulosten vertailu. Tuloksista selviää, että
koneoppimismallit parantavat ennustetarkkuutta rakenteelliseen malliin verrattuna.
Koneoppimismallissa käytetyt regularisaatio menetelmät myös parantavat ennustetarkkuutta
perinteiseen neuroverkkomalliin verrattuna.