本评论论文研究了机器学习技术预测股票市场崩溃的利用。它调查现有方法论，确定共同趋势并分析优势和劣势。提出了一个新颖的方法学框架，将集成学习，替代数据源和模型的解释性整合在一起，以解决当前方法中的局限性。所提出的框架旨在提高财务预测的预测准确性，透明度和可行的见解。未来的研究方向包括经验验证，跨学科合作以及新兴技术的整合。继续研究利用机器学习进行财务预测对于推进风险管理实践和促进弹性金融系统至关重要。