金融中的人工智能

第4章　资本市场决策自动化

在第3章中，我们学习了强化学习。我们主要学习了如何使用强化学习来实现商业银行业务决策的自动化。我们还学习了人工智能建模技术，如蒙特卡罗模拟、逻辑回归模型、决策树、神经网络和深度学习。然后，我们学习了如何构建一个破产风险预测模型，并利用强化学习为贷款融资做决策。

在本章中，我们将了解财务和资本市场的基本概念。我们将研究人工智能是如何使用宏观经济数据运行风险模型来生成销售预测以帮助我们优化最佳资本结构的。这点对企业内部财务领域的规划和与外部投资者的沟通是很有帮助的。对于企业内部财务领域，除了商业银行业务活动（其中包括为公司的日常交易活动提供资金）之外，还有投资银行业务活动。投资银行业务可以将投资者的资金拿给希望从资本筹集市场中获得更灵活的中长期活动资金部署的公司。我们将会学习两个例子，这两个例子有助于你对资金需求进行财务规划。

我们将在本章介绍以下主题。

● 了解投资银行业务的愿景。

● 财务领域的基本概念。

● 人工智能建模思想。

● 寻找最佳资本结构。

● 使用宏观经济场景来提供财务表现预测。

现在让我们开始吧！

4.1　了解投资银行业务的愿景

在我们了解财务领域的基本概念之前，我们需要了解投资银行业务的愿景。投资银行的未来取决于其对公司未来的财务表现和行为的估计有多准确，以及如何将业务的关键因素映射成模型中的特征。将来，向投资者分发证券将实现自动化，承销辛迪加也将实现自动化。承销辛迪加是投资银行业务里的一个专业术语，通俗地讲，它是指在证券的承销过程中，主承销商和辛迪加成员同意以协定价格买下所有的证券，然后再销售给自己的客户，此时证券发行人将风险转嫁给了投资银行，类似于包销模式。证券发行人是指为筹措资金而发行债券、股票等证券的政府及其机构、金融机构、公司和企业等法律实体，简称发行人。后文将介绍发行人在资本决策方面的内容，以及投资银行方如何利用模型寻找投资者，从而支持发行人的资本需求，以及根据财务信息预测客户的并购需求。 ...