論文の概要: A Deep Learning Framework Integrating CNN and BiLSTM for Financial Systemic Risk Analysis and Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06847v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 07:57:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:10.016621
• Title: A Deep Learning Framework Integrating CNN and BiLSTM for Financial Systemic Risk Analysis and Prediction
• Title（参考訳）: 金融システムリスク分析と予測のためのCNNとBiLSTMを統合したディープラーニングフレームワーク
• Authors: Yu Cheng, Zhen Xu, Yuan Chen, Yuhan Wang, Zhenghao Lin, Jinsong Liu,
• Abstract要約: 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と双方向長短期記憶ネットワーク(BiLSTM)を組み合わせたディープラーニングモデルを提案する。 このモデルはまずCNNを用いて金融市場の多次元特徴の局所パターンを抽出し、次にBiLSTMを通して時系列の双方向依存性をモデル化する。 その結果,従来の単一モデルよりも精度,リコール,F1スコアの点で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）: 17.6825558707504
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• Abstract: This study proposes a deep learning model based on the combination of convolutional neural network (CNN) and bidirectional long short-term memory network (BiLSTM) for discriminant analysis of financial systemic risk. The model first uses CNN to extract local patterns of multidimensional features of financial markets, and then models the bidirectional dependency of time series through BiLSTM, to comprehensively characterize the changing laws of systemic risk in spatial features and temporal dynamics. The experiment is based on real financial data sets. The results show that the model is significantly superior to traditional single models (such as BiLSTM, CNN, Transformer, and TCN) in terms of accuracy, recall, and F1 score. The F1-score reaches 0.88, showing extremely high discriminant ability. This shows that the joint strategy of combining CNN and BiLSTM can not only fully capture the complex patterns of market data but also effectively deal with the long-term dependency problem in time series data. In addition, this study also explores the robustness of the model in dealing with data noise and processing high-dimensional data, providing strong support for intelligent financial risk management. In the future, the research will further optimize the model structure, introduce methods such as reinforcement learning and multimodal data analysis, and improve the efficiency and generalization ability of the model to cope with a more complex financial environment.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、金融システムリスクの識別分析のために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と双方向長短期記憶ネットワーク(BiLSTM)を組み合わせたディープラーニングモデルを提案する。 このモデルはまず、CNNを用いて金融市場の多次元特徴の局所的パターンを抽出し、次にBiLSTMを通して時系列の双方向依存性をモデル化し、空間的特徴と時間的ダイナミクスの体系的リスクの変化の法則を包括的に特徴づける。 この実験は実際の財務データに基づいている。 その結果,従来のシングルモデル(BiLSTM, CNN, Transformer, TCNなど)よりも精度,リコール,F1スコアの点で優れていることがわかった。 F1スコアは0.88に達し、非常に高い識別能力を示す。 このことから,CNNとBiLSTMを組み合わせた共同戦略は,市場データの複雑なパターンを完全に把握するだけでなく,時系列データの長期依存性問題にも効果的に対処できることが示唆された。 さらに,データノイズの処理や高次元データ処理におけるモデルの堅牢性についても検討し,インテリジェントな金融リスク管理を支援する。 将来的には、モデル構造をさらに最適化し、強化学習やマルチモーダルデータ分析などの手法を導入し、より複雑な金融環境に対応するためのモデルの効率性と一般化能力を向上させる。

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