Flexible Tails for Normalising Flows, with Application to the Modelling of Financial Return Data

要約

極値理論を動機として、分布の裾の特性を変更できる変換を提案します。この変換は、多変量の裾の重い分布を近似するための正規化フローの層として使用できます。
私たちはこのアプローチを財務収益のモデル化に適用し、そのようなデータで生じる可能性のある極端なショックを捉えます。
トレーニングされたモデルを直接使用して、潜在的に極端なリターンの新しい合成セットを生成できます。

要約(オリジナル)

We propose a transformation capable of altering the tail properties of a distribution, motivated by extreme value theory, which can be used as a layer in a normalizing flow to approximate multivariate heavy tailed distributions. We apply this approach to model financial returns, capturing potentially extreme shocks that arise in such data. The trained models can be used directly to generate new synthetic sets of potentially extreme returns

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