Maschinelles erlernen der Terminstrukturkurve

Dieses Projekt entwickelt ein neues Modell, um besser zu verstehen, wie sich Zinssätze über die Zeit hinweg verändern. Dabei geht es nicht nur um einen einzelnen Zinssatz, sondern um eine ganze Struktur von Zinssätzen mit unterschiedlichen Laufzeiten. Diese sogenannte Zinsstrukturkurve spielt eine zentrale Rolle in der Wirtschaft von Sparzinsen über Kredite bis hin zur staatlichen Finanzpolitik. Bisherige Modelle stehen oft vor einem Zielkonflikt: Sie folgen entweder streng ökonomischen Prinzipien, reagieren flexibel auf Daten oder sind in der Praxis einfach anwendbar aber selten gelingt es, alle drei Anforderungen gleichzeitig zu erfüllen. Dieses Projekt zielt darauf ab, genau diese Lücke zu schließen: Es soll ein Modell entstehen, das ökonomisch fundiert, datengetrieben und zugleich rechnerisch effizient ist. Eine zentrale Innovation liegt in der Nutzung sogenannter Pfadsignaturen, eines modernen mathematischen Werkzeugs zur Erkennung von Mustern in komplexen Zeitreihen. Damit kann das Modell flexibel sowohl auf Marktdaten als auch auf interne Signale oder eine Kombination beider zurückgreifen, um die Entwicklung der Zinsstruktur zu beschreiben. Derzeit existiert keine offene und praxistaugliche Umsetzung, die diese Ideen zusammenführt. Dieses Projekt entwickelt die dafür nötigen theoretischen Grundlagen und stellt ein funktionsfähiges Werkzeug bereit für Forschende, Analysten und Entscheidungsträger, die verlässliche Modelle benötigen, die sowohl auf Daten als auch auf finanzwirtschaftlichen Prinzipien basieren.