論文の概要: Advanced Risk Prediction and Stability Assessment of Banks Using Time Series Transformer Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03606v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 08:15:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:39:27.913591
• Title: Advanced Risk Prediction and Stability Assessment of Banks Using Time Series Transformer Models
• Title（参考訳）: 時系列変圧器モデルを用いた銀行のリスク予測と安定性評価
• Authors: Wenying Sun, Zhen Xu, Wenqing Zhang, Kunyuan Ma, You Wu, Mengfang Sun,
• Abstract要約: 本稿では,時系列トランスモデルに基づく予測フレームワークを提案する。 モデルとLSTM, GRU, CNN, TCN, RNN-Transformerモデルを比較した。 実験結果から,Time Series Transformerモデルは平均二乗誤差(MSE)と平均絶対誤差(MAE)評価指標の両方において,他のモデルよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.79035001851989
• License:
• Abstract: This paper aims to study the prediction of the bank stability index based on the Time Series Transformer model. The bank stability index is an important indicator to measure the health status and risk resistance of financial institutions. Traditional prediction methods are difficult to adapt to complex market changes because they rely on single-dimensional macroeconomic data. This paper proposes a prediction framework based on the Time Series Transformer, which uses the self-attention mechanism of the model to capture the complex temporal dependencies and nonlinear relationships in financial data. Through experiments, we compare the model with LSTM, GRU, CNN, TCN and RNN-Transformer models. The experimental results show that the Time Series Transformer model outperforms other models in both mean square error (MSE) and mean absolute error (MAE) evaluation indicators, showing strong prediction ability. This shows that the Time Series Transformer model can better handle multidimensional time series data in bank stability prediction, providing new technical approaches and solutions for financial risk management.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列トランスモデルに基づく銀行安定度指数の予測について検討する。 銀行安定指数は、金融機関の健康状態とリスク抵抗を測定する重要な指標である。 従来の予測手法は、単一次元のマクロ経済データに依存するため、複雑な市場の変化に適応するのは難しい。 本稿では、時系列変換器に基づく予測フレームワークを提案する。このフレームワークは、金融データの複雑な時間的依存関係と非線形関係を捉えるために、モデルの自己アテンション機構を利用する。 実験により,モデルとLSTM, GRU, CNN, TCN, RNN-Transformerモデルを比較した。 実験の結果,時系列トランスモデルは平均二乗誤差 (MSE) と平均絶対誤差 (MAE) 評価指標の両方で他のモデルよりも優れており,高い予測能力を示していることがわかった。 このことは、時系列トランスフォーマーモデルが、銀行の安定性予測において多次元時系列データをよりうまく処理し、新たな技術的アプローチと金融リスク管理ソリューションを提供することを示している。

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