Framgången med djupinlärning för ostrukturerad dataanalys är väl dokumenterad, men det har inte framkommit mycket som har att göra med de strukturerade, tabulära datauppsättningar som används i beslutsstöd. Vi tar itu med denna forskningsklyfta genom att ta hänsyn till möjligheterna till fördjupat lärande för att stödja ekonomisk riskhantering. I synnerhet utvecklar vi en djupgående inlärningsmodell för att förutsäga om enskilda spridda handlare sannolikt kommer att säkra vinster från framtida affärer. Detta förkroppsligar typiska modellering utmaningar som står inför i risk-och beteendeprognoser. Konventionell maskininlärning kräver data som är representativ för funktionen-målförhållandet och förlitar sig på den ofta kostsamma utveckling, underhåll och revidering av handgjorda funktioner. Följaktligen är modellering mycket varierande, heterogena mönster såsom beteende av handlare utmanande. Djupt lärande lovar ett botemedel. Lärande hierarkiska distribuerade representationer av rådata på ett automatiskt sätt (t.ex. risk att ta beteende), det avslöjar generativa funktioner som bestämmer målet (t.ex., näringsidkarens lönsamhet), undviker manuell funktionsteknik, och är mer robust mot förändring (t.ex. Dynamiska marknadsvillkor. Resultaten av att använda ett djupt nätverk för att förutsäga operativa risker bekräftar förmågan att lära sig djupt, ger vägledning om hur man utformar en lämplig nätverksarkitektur och visar hur överlägsen det djupa lärandet är jämfört med kraftfulla riktmärken för maskininlärning. Empiriska resultat tyder på att det finansinstitut som tillhandahöll uppgifterna kan öka de årliga vinsterna med 16 % genom att genomföra en djupt lärandebaserad riskhanteringspolitik. Resultaten visar på möjligheterna att tillämpa metoder för djupinlärning för att hantera vetenskapliga problem inom ekonomi, marknadsföring och redovisning.
Yang m.fl. REF använde en djupinlärningsmetod för att utföra automatisk funktionsteknik och förutsäga om handlare kommer att säkra vinster.
Can Deep Learning Predict Risky Retail Investors? A Case Study in Financial Risk Behavior Forecasting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Economics']}