在这项研究中，我们展示了如何扩展使用生成对抗网络（GAN）作为经济情景发电机（ESG）的现有方法到整个内部市场风险模型 - 具有足够的风险因素，可以为保险的全部投资范围建模。公司和偿付能力2中所需的一年时间范围内的一年时间范围。我们证明了基于GAN的内部模型的结果与欧洲的监管批准的内部模型相似。因此，基于GAN的模型可以看作是数据驱动的替代市场风险建模方式。
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我们扩展了最近引入的遗传柱生成算法，用于从对称性问题到一般问题，用于高维多维最佳运输。我们使用该算法来计算准确的无网瓦斯坦男士和立方瓦斯汀花样。
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