論文の概要: Analysis of Financial Risk Behavior Prediction Using Deep Learning and Big Data Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19394v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 08:52:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:37:35.899117
• Title: Analysis of Financial Risk Behavior Prediction Using Deep Learning and Big Data Algorithms
• Title（参考訳）: ディープラーニングとビッグデータアルゴリズムを用いた金融リスク行動予測の解析
• Authors: Haowei Yang, Zhan Cheng, Zhaoyang Zhang, Yuanshuai Luo, Shuaishuai Huang, Ao Xiang,
• Abstract要約: 本稿では,金融リスク予測のためのディープラーニングとビッグデータアルゴリズムの有効性と有効性について検討する。 ディープラーニングベースのビッグデータリスク予測フレームワークを設計し、実際の財務データセット上で実験的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.713045399751312
• License:
• Abstract: As the complexity and dynamism of financial markets continue to grow, traditional financial risk prediction methods increasingly struggle to handle large datasets and intricate behavior patterns. This paper explores the feasibility and effectiveness of using deep learning and big data algorithms for financial risk behavior prediction. First, the application and advantages of deep learning and big data algorithms in the financial field are analyzed. Then, a deep learning-based big data risk prediction framework is designed and experimentally validated on actual financial datasets. The experimental results show that this method significantly improves the accuracy of financial risk behavior prediction and provides valuable support for risk management in financial institutions. Challenges in the application of deep learning are also discussed, along with potential directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 金融市場の複雑さとダイナミズムが拡大するにつれて、従来の金融リスク予測手法は大規模なデータセットや複雑な行動パターンを扱うのにますます苦労している。 本稿では,金融リスク予測のためのディープラーニングとビッグデータアルゴリズムの有効性と有効性について検討する。 まず、金融分野におけるディープラーニングとビッグデータアルゴリズムの適用とメリットについて分析する。 次に、ディープラーニングベースのビッグデータリスク予測フレームワークを設計し、実際の財務データセット上で実験的に検証する。 実験の結果,金融リスク予測の精度は著しく向上し,金融機関のリスク管理に価値ある支援を提供することが明らかとなった。 深層学習の応用における課題と今後の研究の方向性についても論じる。

関連論文リスト

• Transfer learning for financial data predictions: a systematic review [0.0]
  金融時系列データは、正確な株価予測に重大な課題を提起する。 伝統的な統計手法は、線形性や正規性といった仮定を、金融時系列の非線形の性質には適さないものとした。 機械学習の方法論は、データ内の非線形関係をキャプチャすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T20:52:32Z)
• Application of Natural Language Processing in Financial Risk Detection [11.494469754549753]
  本稿では,金融リスク検出における自然言語処理(NLP)の適用について検討する。 本研究は,NLPに基づく金融リスク検出モデルの構築により,金融文書や通信における潜在的なリスクを特定し,予測することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T07:06:24Z)
• RiskLabs: Predicting Financial Risk Using Large Language Model Based on Multi-Sources Data [8.145265717016718]
  textbfRiskLabsは,大規模言語モデル(LLM)を利用して財務リスクを分析し,予測する新しいフレームワークである。 提案手法は,Earnings Conference Calls (ECC) の抽出と解析,市場関連時系列データ,ECCリリース日を取り巻くコンテキストニュースデータなど,多段階的なプロセスを含む。 RiskLabsは、マルチモーダルフュージョン技術を使用して、これらのさまざまなデータ特徴を、包括的なマルチタスクの金融リスク予測に適合させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T03:14:50Z)
• AlphaFin: Benchmarking Financial Analysis with Retrieval-Augmented Stock-Chain Framework [48.3060010653088]
  我々はAlphaFinデータセットをリリースし、従来の研究データセット、リアルタイム財務データ、手書きのチェーン・オブ・プリート(CoT)データを組み合わせています。 次に、AlphaFinデータセットを使用して、金融分析タスクを効果的に処理するために、Stock-Chainと呼ばれる最先端の手法をベンチマークします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:45:33Z)
• DeRisk: An Effective Deep Learning Framework for Credit Risk Prediction over Real-World Financial Data [13.480823015283574]
  実世界の金融データに対する信用リスク予測のための効果的なディープラーニングリスク予測フレームワークであるDeRiskを提案する。 DeRiskは、当社のプロダクションシステムにデプロイされた統計的学習アプローチよりも優れた、最初のディープリスク予測モデルです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T16:22:59Z)
• FinPT: Financial Risk Prediction with Profile Tuning on Pretrained Foundation Models [32.7825479037623]
  FinPTは、金融リスク予測のための新しいアプローチであり、大規模な事前訓練された基礎モデルに基づいてプロファイルチューニングを行う。 FinBenchは、デフォルト、詐欺、チャーンといった金融リスクに関する高品質なデータセットのセットである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-22T09:27:05Z)
• Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
  ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。 我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)
• Company-as-Tribe: Company Financial Risk Assessment on Tribe-Style Graph with Hierarchical Graph Neural Networks [62.94317686301643]
  企業の金融リスクはユビキタスであり、上場企業に対する早期のリスク評価は、かなりの損失を避けることができる。 従来の手法は主に企業の財務諸表に重点を置いており、企業間の複雑な関係は欠如している。 比較学習を用いて部族の構造パターンを符号化する階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)と、トライブ間の関係に基づいて情報を拡散する第2の階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T09:17:13Z)
• DeepVol: Volatility Forecasting from High-Frequency Data with Dilated Causal Convolutions [53.37679435230207]
  本稿では,Dilated Causal Convolutionsに基づくDeepVolモデルを提案する。 実験結果から,提案手法は高頻度データからグローバルな特徴を効果的に学習できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T16:13:47Z)
• Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
  伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。 最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。 予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z)
• FinQA: A Dataset of Numerical Reasoning over Financial Data [52.7249610894623]
  我々は、大量の財務文書の分析を自動化することを目的として、財務データに関する深い質問に答えることに重点を置いている。 我々は,金融専門家が作成した財務報告に対して質問回答のペアを用いた,新たな大規模データセットFinQAを提案する。 その結果、人気があり、大規模で、事前訓練されたモデルは、金融知識を得るための専門的な人間には程遠いことが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T00:08:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。