机构名称：
¥ 1.0
摘要。金融风险管理在日常财务决策中起着至关重要的作用，旨在减轻风险和最大化利润。鉴于其对数据的依赖，财务风险管理可以从应用机器学习工具的应用中受益匪浅。多年来，我们观察到这些应用程序演变的明确趋势，其标志着模型的复杂性增加和更广泛的可管理任务范围。本文在三个关键方面为该领域做出了贡献：首先，我们提供了风险的明确分类法和相关机器学习方法的介绍，以建立基础并确定目标问题。接下来，我们将探索实际数据应用程序，讨论从最早到最近的三种方法的利弊。最后，根据观察到的结果，我们强调了当前的挑战和局限性，并提出了潜在的改进方向。
金融风险管理中机器学习的演变
主要关键词
相关文件推荐
