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摘要：信用风险分析 (CRA) 量子算法旨在提供比传统类似方法更快的二次加速。尽管如此，商业领域的专家已经发现现有方法存在重大局限性。因此，我们提出了一种新的 CRA 量子算法变体来解决这些限制。具体来说，我们通过使其能够考虑多个系统性风险因素来改进投资组合中每项资产的风险模型，从而为每项资产的违约概率建立更现实、更复杂的模型。此外，我们通过消除仅使用整数值的限制来提高违约损失输入的灵活性，从而能够使用金融部门的真实数据来建立公平的基准测试协议。此外，所有提议的增强功能都通过量子硬件的经典模拟进行了测试，并且对于我们工作的这个新版本，还使用 IBM Quantum Experience 的 QPU 来为未来的研究提供基准。我们提出的 CRA 量子算法变体解决了当前方法的重大局限性，并强调了电路深度和宽度方面的成本增加。此外，它还为更现实的软件解决方案提供了一条途径。事实上，随着量子技术的进步，所提出的改进将为金融部门带来有意义的规模和有用的结果。
更通用的量子信用风险分析框架
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