[论文解读] Advanced Risk Prediction and Stability Assessment of Banks Using Time Series Transformer Models

Wenying Sun, Zhen Xu+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 4, 2024

Insurance and Financial Risk ManagementEconomics, Econometrics and Finance被引用 3

一句话总结

本文提出了一种时间序列Transformer模型，通过捕捉多维金融数据中的复杂时间依赖关系，预测银行稳定性指数。该模型在均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）上均优于LSTM、GRU、CNN、TCN和RNN-Transformer，展现出在金融风险管理中更优越的预测准确性。

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.

研究动机与目标

• 开发一种基于先进深度学习技术的稳健框架，用于预测银行稳定性指数。
• 解决传统模型依赖单一维度宏观经济指标、在复杂市场动态下表现不佳的局限性。
• 评估时间序列Transformer模型在预测金融稳定性方面相对于LSTM、GRU和CNN等成熟模型的性能表现。
• 为银行机构提供一种可扩展、数据驱动的实时金融风险评估解决方案。

提出的方法

• 本研究采用时间序列Transformer架构，利用自注意力机制建模多维金融时间序列中的长程和非线性时间依赖关系。
• 模型基于历史银行层面和宏观经济数据进行训练，以预测银行稳定性指数——一种衡量金融健康状况和抗风险能力的综合指标。
• 该框架结合多头注意力机制和位置前馈网络，以增强序列数据中的表征学习能力。
• 采用标准回归指标（均方误差MSE和平均绝对误差MAE）评估模型性能。
• 在相同训练与测试条件下，与LSTM、GRU、CNN、TCN和RNN-Transformer模型进行对比实验。
• 应用超参数调优与交叉验证，以确保模型的泛化能力与鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 时间序列Transformer模型能否有效捕捉多维金融数据中的复杂时间依赖关系，以实现银行稳定性预测？
• RQ2 时间序列Transformer在预测银行稳定性指数方面，相较于LSTM、GRU和CNN等成熟模型表现如何？
• RQ3 与循环和卷积架构相比，自注意力机制在多大程度上提升了预测准确性？
• RQ4 该模型在不同市场条件和数据复杂性下是否仍能保持卓越性能？

主要发现

• 时间序列Transformer模型在预测银行稳定性指数时，各项对比模型中取得了最低的均方误差（MSE）。
• 该模型同时记录了最低的平均绝对误差（MAE），表明其在稳定性指数预测中具有更高的精度。
• 性能优越性归因于模型通过自注意力机制捕捉长程和非线性依赖关系的能力。
• 结果表明，时间序列Transformer在MSE和MAE两个指标上均显著优于LSTM、GRU、CNN、TCN和RNN-Transformer。
• 该框架为寻求先进风险预测工具的金融机构提供了可扩展且精确的技术解决方案。
• 本研究证实，当使用基于注意力的模型处理多维时间序列数据时，其得出的稳定性评估比单变量或浅层模型更可靠。