Method Article

Dijital Ekonomide Finansal Risk Tahmini ve Kontrolü İçin Veri Odaklı Bir Çerçeve

DOI:

10.3791/69877

⸱

March 6th, 2026

1Zhejiang Commercial Technician College

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu araştırma, dağıtık öğrenme, dinamik bulaşım modelleme ve yorumlanabilirlik mekanizmaları kullanarak dijital ekonomide finansal risk tahmini ve kontrolünü geliştirmek için tasarlanmış veri odaklı bir çerçeve olan Financial Risk'i önermektedir.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dijital ekonomi çağında, finansal yönetim veri odaklı karar alma sistemine doğru kayıyor. En önemli üç zorluk şunlardır: (a) dağıtık veri gizliliği kısıtlamaları, (b) birbirine bağlı işletmeler arasında finansal risklerin hızlı bulaşması ve (c) birden fazla paydaş için şeffaf karar mantığı. Financial Risk, bu zorlukları dağıtık finansal karar optimizasyonu için Ortak Pekiştirme Öğrenmesi (JRL), gerçek zamanlı bulaşıcı etkileri modellemek için Adaptif Grafik Sinir Ağı (AGNN) ve şeffaflığı artırmak için çift kanallı yorumlama katmanı içeren bir çerçeveyle ele almaktadır. Deneyler, 2018'den 2023'e kadar 300 Çinli A-hisseli şirketin üç aylık finansal verileri ve simüle edilmiş dağıtık veri seti kullanılarak gerçekleştirildi. Önemli bulgular, JRL'nin 60,8 milyar yuan (gizlilik puanı 0,92) toplam gelir elde ettiğini, AGNN'nin AUC'sinin 0,89'a ulaştığını ve politika şoklarından sonraki iki saat içinde hataları stabilize ettiğini gösteriyor. Yorumlama katmanının performansı ortalama 2.8 ana özellikle %85 doğruluğa ulaşmıştır. Tüm bu bulgular, Finansal Risk çerçevesinin gizlilik, verimlilik, risk kontrolü ve yorumlanabilirliği dengelediğini ve dijital ekonomide finansal risk yönetimi için pratik bir paradigma sunduğunu göstermektedir.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dijital ekonomi çağında, kurumsal finansal yönetim deneyim temelli uygulamalardan veri odaklı paradigmalarageçecektir 1. Gerçek zamanlı işlemler, IoT sensörleri ve bulut tabanlı kurumsal sistemler, çok boyutlu finansal verileri durmaksızın üreterek hassas tahmin, akıllı finansman ve dinamik varlık tahsisi için yeni fırsatlaraçıyor 2. Yine de, finansal veriler bağlı kuruluşlar, tedarik zinciri ortakları, finansal kurumlar ve düzenleyiciler arasında dağıtılıyor ve veri güvenliği ile PIPL ile ilgili giderek daha sıkılaşan yasal gereklilikler, merkezi işlemleri zorlaştırıyor. Bu koşullarda, ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu protokol, dijital ekonomide finansal risk tahmini ve kontrolü için Finansal Risk çerçevesinin oluşturulması ve ilgili doğrulama deneylerinin yeniden üretilmesi adımlarını açıklar. Protokol, matematiksel model biçimlendirmesi, çerçeve modülü oluşturma, iş akışı entegrasyonu, veri seti hazırlanması, temel düzen ve değerlendirme metrik tanımını kapsar; bu da alandaki araştırmacılar tarafından tekrarlanabilirliği mümkün kılar. Materyaller Tablosu , bu protokolü yeniden üretmek için gereken tüm yazılımları, kütüphaneleri/araç setlerini, donanım kaynaklarını ve veri setlerini özetlerken, Şekil 1 şeffaf finansal risk tahmini ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dağıtık finansal karar optimizasyonu (RQ1)

Merkezi DRL en yüksek kümülatif gelire ulaştı ancak düşük gizlilik puanı olan 0.30 gizlilik puanıyla, zayıf gizlilik koruması karşılığında gerçekleşti. Buna karşılık, önerilen JLR çerçevesi 60,8 milyar yuan toplam gelir elde etti; bu, merkezi DRL'den sadece %7 daha düşük ve yüksek gizlilik puanı olan 0,92'yi korudu. Ayrıca, karar kararlılığı açısından Bağımsız RL ve FedSL'den daha iyi performans gösterdi. Dolayısıyla, önerilen JLR çer.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Sonuçlar, önerilen çerçevenin dağıtık finansal risk yönetiminde üç temel zorluğu etkili bir şekilde ele aldığını göstermektedir: (i) gizlilik koruyucu finansal karar optimizasyonu, (ii) işletmeler arası risk bulaşmasının dinamik modellemesi ve (iii) düzenlenmiş veri ortamları altında paydaş odaklı yorumlanabilirlik. Bunları izole hedefler olarak ele almak yerine, çerçeve ortak pekiştirme öğrenmesini (JRL) adaptif grafik sinir ağı (AGNN) ve çift kanallı açıklama katmanı ile birleştirir; b.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyi yok.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu araştırma Zhejiang Ticaret Teknisyenleri Koleji tarafından desteklenmiştir. Yazar, veri ve alan uzmanlığı sağlayan finansal kurumlara ve işletmelere teşekkür etmektedir. Federasyon öğrenimi ve risk modelleme konusundaki görüşleri için meslektaşlarımıza özel minnettarlık sunulmaktadır. Ayrıca, bu çalışmayı kolaylaştıran açık kaynak toplulukları ve araçlardan gelen teknik desteği de takdir ediyoruz.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Finansal Veri Yönetim YazılımıRüzgar Bilgi Şirketi, Ltd.Yok300 A-hisseli şirketin (2018 ve sonra; 2023)
GPU sunucusuNVIDIAA100 VersiyonuDonanım
Yüksek Performanslı Hesaplama SunucusuDell TechnologiesR7525Federasyon takviye öğrenme ve AGNN eğitim deneylerinin yürütülmesi için kullanılır
PythonSürüm 3.1Yazılım
PyTorchMeta AISürüm 2.1Yazılım 
Ray RLlibSürüm 2.6Toolkit 
SHAPEn Son SürümKütüphane

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Goldfarb, A., Tucker, C. Digital economics. J Econ Lit. 57 (1), 3-43 (2019).
  2. Guo, Y. Contextualized design of IoT finance for operational risk in commercial banks. Comput Intell Neurosci. 2022, 1-11 (2022).
  3. Wieandt, A., Heppding, L. Centralized and Decentralized Finance: Coex....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Financial RiskDigital EconomyData Driven DecisionRisk PredictionRisk ControlDistributed Data PrivacyReinforcement LearningGraph Neural NetworkModel InterpretabilityFinancial Management

Related Articles