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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19394v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 03:08:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:12.253236
• 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。

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