論文の概要: Robust Graph Neural Networks for Stability Analysis in Dynamic Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11848v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 06:11:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:48.837199
• Title: Robust Graph Neural Networks for Stability Analysis in Dynamic Networks
• Title（参考訳）: 動的ネットワークにおける安定解析のためのロバストグラフニューラルネットワーク
• Authors: Xin Zhang, Zhen Xu, Yue Liu, Mengfang Sun, Tong Zhou, Wenying Sun,
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)アルゴリズムに基づく経済リスク同定アルゴリズムについて検討する。 金融市場のセキュリティと安定性を維持するため、金融機関や規制当局によりインテリジェントな技術ツールを提供することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.077138803931295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the current context of accelerated globalization and digitalization, the complexity and uncertainty of financial markets are increasing, and the identification and prevention of economic risks have become a key link in maintaining the stability of the financial system. Traditional risk identification methods often have limitations because they are difficult to cope with the multi-level and dynamically changing complex relationships in financial networks. With the rapid development of financial technology, graph neural network (GNN) technology, as an emerging deep learning method, has gradually shown great potential in the field of financial risk management. GNN can map transaction behaviors, financial institutions, individuals, and their interactive relationships in financial networks into graph structures, and effectively capture potential patterns and abnormal signals in financial data through embedded representation learning. Using this technology, financial institutions can extract valuable information from complex transaction networks, identify hidden dangers or abnormal behaviors that may cause systemic risks in a timely manner, optimize decision-making processes, and improve the accuracy of risk warnings. This paper explores the economic risk identification algorithm based on the GNN algorithm, aiming to provide financial institutions and regulators with more intelligent technical tools to help maintain the security and stability of the financial market. Improving the efficiency of economic risk identification through innovative technical means is expected to further enhance the risk resistance of the financial system and lay the foundation for building a robust global financial system.
• Abstract（参考訳）: グローバル化とデジタル化を加速する現在の状況では、金融市場の複雑さと不確実性が増加しており、金融システムの安定性を維持する上では、経済リスクの識別と防止が重要なリンクとなっている。 従来のリスク識別手法では、金融ネットワークの複雑な関係を多段階かつ動的に変化させることが困難であるため、制限があることが多い。 金融技術の急速な発展に伴い、グラフニューラルネットワーク(GNN)技術は、新たなディープラーニング手法として、金融リスク管理の分野で徐々に大きな可能性を示してきた。 GNNは、金融ネットワークにおける取引行動、金融機関、個人、および対話的関係をグラフ構造にマッピングし、組み込み表現学習を通じて、金融データの潜在的なパターンや異常信号を効果的に取得することができる。 この技術を用いることで、金融機関は複雑な取引ネットワークから貴重な情報を抽出し、システム的リスクをタイムリーに発生させる可能性のある隠れた危険や異常な行動を特定し、意思決定プロセスを最適化し、リスク警告の正確性を向上させることができる。 本稿では,金融市場のセキュリティと安定性を維持するための,金融機関や規制当局によりインテリジェントな技術ツールを提供することを目的とした,GNNアルゴリズムに基づく経済リスク識別アルゴリズムについて検討する。 革新的技術的手段による経済リスク識別の効率の向上は、金融システムのリスク抵抗をさらに高め、堅牢なグローバル金融システム構築の基礎となることが期待されている。

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