Экономические шоки под прицетом ИИ: моделирование рисков нового поколения

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет создавать реалистичные стресс-тесты для финансовых портфелей, используя возможности больших языковых моделей и структурированные данные.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Разработанный конвейер генерирует сценарии и оценивает риски, используя фундаментальные показатели МВФ и новостные данные, внедрённые в MiniLM и извлекаемые через FAISS для формирования запросов, в результате чего языковые модели выдают структурированные сценарии, включающие прогнозы ВВП, инфляции, процентных ставок и отраслевых рисков, которые затем проходят фильтрацию на правдоподобие и классифицируются по режимам, при этом шоки от сценариев преобразуются в доходность активов посредством волатильности, линейного анализа главных компонент и нелинейных полиномиальных факторов, усиливаемых текстовой информацией, а смешивание спокойных и кризисных ковариационных матриц позволяет оценить строгость режима и сравнить результаты с детерминированными, не использующими языковые модели базовыми показателями.

В статье представлен гибридный конвейер Prompt-RAG для генерации контрфактических макрофинансовых стресс-сценариев и оценки рисков.

Несмотря на развитые методы стресс-тестирования, моделирование макроэкономических шоков остается сложной задачей, требующей учета множества неструктурированных данных. В статье «LLM-Generated Counterfactual Stress Scenarios for Portfolio Risk Simulation via Hybrid Prompt-RAG Pipeline» предложен прозрачный и воспроизводимый пайплайн на основе больших языковых моделей (LLM) для генерации макрофинансовых стресс-сценариев для стран G7. Полученные сценарии, сочетающие структурированные данные и извлечение информации из внешних источников, позволяют оценивать риски портфеля и демонстрируют стабильное усиление хвостовых рисков с минимальной чувствительностью к выбору источников данных. Возможно ли, используя подобные подходы, создать более гибкие и интерпретируемые инструменты для оценки финансовых рисков в условиях быстро меняющейся экономической среды?

Иллюзия Контроля: Вызовы Генерации Сценариев в Стресс-Тестировании

Традиционные методы стресс-тестирования финансовых институтов, основанные на создании сценариев вручную, сталкиваются с существенными ограничениями. Эти сценарии, как правило, охватывают лишь ограниченный набор известных рисков и не способны адекватно отразить возникающие, ранее не предвиденные угрозы для финансовой системы. Эксперты, формирующие эти сценарии, зачастую фокусируются на прошлых кризисах и текущих трендах, упуская из виду потенциальные «черные лебеди» — крайне редкие, но катастрофические события, способные существенно повлиять на стабильность финансовых рынков. В результате, стресс-тесты, основанные на ручном формировании сценариев, могут давать ложное чувство безопасности, не учитывая весь спектр возможных рисков и, следовательно, не обеспечивая достаточную защиту от будущих финансовых потрясений.

Создание реалистичных и разнообразных макроэкономических сценариев представляет собой значительную вычислительную задачу, требующую существенных ресурсов и времени. Этот процесс не ограничивается простым моделированием, он предполагает глубокий анализ множества взаимосвязанных экономических факторов и экспертную оценку для выявления потенциальных рисков и их вероятного воздействия. Традиционные методы часто полагаются на ручной труд опытных экономистов, что замедляет процесс оценки рисков и создает узкое место в комплексной оценке финансовой устойчивости. Вычислительная сложность, обусловленная необходимостью моделирования сложных взаимодействий, в сочетании с потребностью в квалифицированных специалистах, препятствует проведению всестороннего анализа и своевременной адаптации к изменяющимся экономическим условиям. В результате, финансовые институты могут быть недостаточно подготовлены к неожиданным шокам и новым видам рисков.

Постоянно растущая сложность мировой экономики диктует необходимость перехода к более усовершенствованным и автоматизированным методам генерации сценариев. Традиционные подходы, основанные на ручном создании стресс-тестов, уже не способны адекватно отразить многообразие и взаимосвязанность современных финансовых рисков. Автоматизация позволяет охватить гораздо больший спектр потенциальных шоков, учитывая не только традиционные макроэкономические факторы, но и новые вызовы, такие как геополитическая нестабильность, климатические изменения и технологические прорывы. Разработка алгоритмов, способных генерировать реалистичные и разнообразные сценарии, является ключевым фактором для обеспечения финансовой стабильности в условиях быстро меняющегося мира, позволяя банкам и регуляторам более эффективно оценивать и управлять рисками.

Сравнение моделей GPT-5-mini и Llama-3.1-8B-Instruct показывает, что GPT-5-mini демонстрирует меньшую среднюю макроэкономическую волатильность и более низкие значения CVaR по сравнению с Llama-3.1-8B-Instruct во всех странах и конфигурациях.

Новый Взгляд: LLM в Генерации Макрофинансовых Сценариев

Предлагаемый метод генерации макро-финансовых сценариев использует большие языковые модели (LLM) в качестве альтернативы традиционным подходам. В отличие от методов, требующих ручной разработки и параметризации каждого сценария, LLM обеспечивают масштабируемость и гибкость, позволяя автоматически генерировать широкий спектр возможных экономических траекторий. Это достигается за счет способности LLM к обработке и генерации текста, что позволяет создавать сложные нарративы, описывающие взаимодействие различных макроэкономических факторов. Данный подход снижает зависимость от экспертных оценок и позволяет быстро адаптироваться к меняющимся рыночным условиям, а также исследовать более широкий спектр потенциальных рисков и возможностей.

Наш подход к генерации макрофинансовых сценариев предполагает интеграцию больших языковых моделей (LLM) со структурированными макроэкономическими данными. Это обеспечивает реалистичность генерируемых сценариев и их соответствие фундаментальным экономическим принципам. Интеграция осуществляется посредством предоставления LLM доступа к данным, таким как показатели ВВП, инфляции, процентных ставок, и другим релевантным экономическим показателям, что позволяет модели учитывать взаимосвязи между различными экономическими факторами и генерировать сценарии, соответствующие наблюдаемым экономическим закономерностям. Такой подход позволяет избежать произвольных или неправдоподобных сценариев, характерных для методов, не учитывающих экономические основы.

Для обеспечения реалистичности и соответствия экономической логике генерируемых сценариев используется конвейер Retrieval-Augmented Generation (RAG). Данный подход предполагает извлечение релевантных данных из структурированной базы макроэкономической информации перед генерацией текста большой языковой моделью (LLM). Ключевым компонентом является FAISS — библиотека для эффективного поиска ближайших соседей, позволяющая быстро находить наиболее релевантные фрагменты данных по запросу. Извлеченные данные предоставляются LLM в качестве контекста, что позволяет модели генерировать сценарии, основанные не только на ее внутренних знаниях, но и на актуальных, проверенных данных. Это существенно повышает достоверность и надежность генерируемых макро-финансовых сценариев.

Для расширения диапазона генерируемых макро-финансовых сценариев и обеспечения стабильности и проверяемости результатов, применялась комбинация больших языковых моделей GPT5mini и Llama318BInstruct. Использование двух моделей позволило исследовать более широкий спектр возможных экономических траекторий. Оценка полученных сценариев показала стабильные значения линейных мультипликаторов $VaR$ (Value at Risk) и $CVaR$ (Conditional Value at Risk) в диапазоне от 1.46 до 1.48, что подтверждает надежность и предсказуемость предлагаемого метода генерации сценариев.

Анализ линейных CVaR-множителей для Портфеля A с использованием GPT-5-mini и RAG показывает, что включение новостных данных незначительно расширяет верхнюю часть распределения, подтверждая эффект, описанный в Таблице 9.

Линейный Канал: Преобразование Сценариев в Финансовые Риски

Для преобразования макроэкономических шоков, генерируемых языковой моделью (LLM), в ключевые метрики портфельного риска используется линейный факторный канал в сочетании с анализом главных компонент (PCA). PCA позволяет эффективно снизить размерность данных, выявляя наиболее значимые шоки и их вклад в общий риск. Линейный факторный канал обеспечивает прямое сопоставление между сгенерированными сценариями и количественно измеримыми финансовыми рисками, что позволяет получить более полное представление об уязвимости портфеля. В рамках данного подхода, каждый макроэкономический шок проецируется на линейную комбинацию факторов риска, что обеспечивает прозрачность и интерпретируемость результатов.

Метод главных компонент (PCA) применяется для снижения размерности пространства макроэкономических шоков, генерируемых языковой моделью. Это позволяет выделить наиболее значимые факторы, оказывающие наибольшее влияние на риски портфеля. В процессе PCA исходные данные трансформируются в набор некоррелированных главных компонент, отсортированных по величине объясненной дисперсии. Анализ вклада каждой компоненты позволяет количественно оценить, какие конкретно шоки вносят наибольший вклад в изменение ключевых показателей риска, таких как $CVaR$ (Conditional Value at Risk), и тем самым определить наиболее уязвимые места в портфеле.

Данный канал трансляции обеспечивает прямую связь между сгенерированными макроэкономическими сценариями и количественно определяемыми финансовыми рисками. Это достигается путем сопоставления каждого сценария с конкретными изменениями в ключевых факторах риска портфеля, что позволяет оценить влияние каждого сценария на общую подверженность портфеля неблагоприятным событиям. В результате, появляется возможность проведения комплексной оценки уязвимости портфеля в различных макроэкономических условиях, основанной на четко определенных и измеримых рисках, а не на субъективных оценках или предположениях.

Результаты моделирования, выраженные в виде ключевых показателей риска, предоставляют четкую и практически применимую оценку уязвимости портфеля в различных макроэкономических условиях. Анализ показывает, что линейные мультипликаторы условного VaR ($CVaR$) варьируются в диапазоне от 1.13 до 1.23 в зависимости от конфигурации модели, что позволяет количественно оценить потенциальные убытки портфеля при неблагоприятных сценариях и эффективно управлять рисками. Данный диапазон значений указывает на умеренную чувствительность портфеля к заданным макроэкономическим шокам.

Анализ CVaR-множителей для Портфеля A показывает, что риск убытков формируется не только под воздействием инфляции, но и за счет совместного влияния макроэкономических шоков, смены режимов и состава портфеля.

Надёжность и Воспроизводимость: Гарантия Достоверности Результатов

Для обеспечения надёжности и воспроизводимости полученных результатов используется стратегия “Snapshot Replay”, заключающаяся в фиксации данных на ключевых этапах анализа. Этот подход позволяет гарантировать консистентность результатов, даже при изменениях в исходных данных или версиях моделей. Фактически, создаются “снимки” данных и конфигураций на критических точках, что позволяет повторно выполнить анализ в любой момент времени, используя именно эти зафиксированные параметры. Данная методика особенно важна в динамичных средах, где данные постоянно обновляются, и обеспечивает возможность проверки и валидации результатов независимо от текущего состояния системы, укрепляя доверие к полученным выводам и обеспечивая прозрачность процесса исследования.

Обеспечение согласованности результатов, несмотря на постоянное изменение данных и версий моделей, является ключевым фактором для укрепления доверия к проводимым исследованиям и повышения прозрачности процесса анализа. Эта стабильность достигается за счет создания “снимков” данных на критически важных этапах обработки, что позволяет воспроизвести результаты даже при последующих обновлениях или модификациях. Такой подход не только гарантирует надежность полученных выводов, но и облегчает аудит и верификацию, способствуя более глубокому пониманию и принятию результатов как внутри организации, так и внешними заинтересованными сторонами. По сути, подобная стратегия создает основу для долгосрочной достоверности и воспроизводимости научных и аналитических работ.

Для повышения точности и прогностической силы модели используется калибровка, процесс, сопоставляющий её предсказания с историческими данными и экспертными оценками. Этот метод позволяет корректировать выходные значения модели, приводя их в соответствие с реальными наблюдениями и знаниями специалистов. Калибровка особенно важна в ситуациях, когда модель оперирует сложными системами или ограниченными данными, поскольку она позволяет минимизировать систематические ошибки и повысить доверие к прогнозам. В результате, калиброванная модель демонстрирует более высокую надежность и способность адекватно отражать реальные тенденции, что критически важно для принятия обоснованных решений и эффективного управления рисками.

Методы декомпозиции рисков позволяют получить детальное представление об источниках потенциальных убытков, что способствует более эффективному управлению рисками. Анализ показывает, что влияние процесса извлечения данных на показатели $VaR$ и $CVaR$ незначительно — всего 1-2%. При этом, исследование демонстрирует рассеяние в макроэкономическом шоковом пространстве в диапазоне 2.4-3.6, что указывает на устойчивость модели к различным внешним воздействиям и позволяет более точно оценивать потенциальные риски в нестабильных экономических условиях. Такой подход обеспечивает не только точную количественную оценку рисков, но и способствует пониманию их структуры и взаимосвязей.

В детерминированном сценарии, линейные CVaR-мультипликаторы для портфеля A по странам демонстрируют относительное изменение по сравнению с базовым уровнем, рассчитанным на основе исторических данных (см. Таблицу 4).

Исследование демонстрирует, как современные языковые модели способны генерировать макрофинансовые стресс-тесты, имитируя экономические потрясения. Однако, подобно чёрной дыре, поглощающей свет, любая модель, даже самая сложная, ограничена горизонтом событий — границей, за которой реальность перестаёт быть предсказуемой. Как отмечает Сёрен Кьеркегор: «Решимость — это не проявление воли, а отказ от неё». В контексте данной работы, это означает, что создание правдоподобных стресс-тестов требует не только вычислительной мощности, но и признания фундаментальной неопределенности, присущей финансовым рынкам. Модель, даже усиленная Retrieval Augmented Generation, лишь приближение к сложной реальности, а не её точная копия.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует способность больших языковых моделей к генерации макрофинансовых стресс-тестов. Однако, стоит помнить: когда мы называем это «возможностью», Вселенная лишь регистрирует очередную попытку упорядочить хаос. Создание реалистичных сценариев — это не покорение пространства, а наблюдение, как оно покоряет нас, выявляя границы наших представлений о причинно-следственных связях. Вопрос не в том, насколько точно модель предсказывает кризис, а в том, что кризис всегда находит способ обойти прогнозы.

Следующим шагом видится не столько повышение точности генерации, сколько развитие методов аудита и верификации этих сценариев. Необходимо научиться отслеживать, какие предположения и «знания», извлеченные моделью из внешних источников, лежат в основе каждого прогноза. В противном случае, мы рискуем построить сложную конструкцию на зыбком фундаменте, не понимая, куда именно она рухнет.

И, возможно, самое важное: признать, что горизонт событий любой модели — это не абсолютная граница, а лишь отражение нашей собственной ограниченности. Чёрная дыра — это не просто объект изучения, это зеркало нашей гордости и заблуждений. Иногда полезно просто смотреть, как звезды умирают, не пытаясь их воскресить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.07867.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-10 17:36