بررسی هم‌افزایی اقتصادسنجی مالی و هوش محاسباتی در مدل‌سازی ریسک

چکیده

اقتصادسنجی مالی و هوش محاسباتی به‌عنوان دو حوزه کلیدی در تحلیل داده‌های مالی و مدل‌سازی ریسک، هر یک به‌طور مستقل به کار گرفته شده‌اند. اقتصادسنجی مالی با استفاده از مدل‌های آماری و ریاضیاتی به تحلیل روابط میان متغیرهای اقتصادی و مالی می‌پردازد، در حالی که هوش محاسباتی با تمرکز بر تحلیل داده‌های پیچیده و غیرخطی به پیش‌بینی نوسانات و ریسک‌های مالی کمک می‌کند. هم‌افزایی میان این دو رویکرد می‌تواند به بهبود دقت مدل‌سازی و تصمیم‌گیری‌های مالی منجر شود. هدف این مقاله بررسی هم‌افزایی میان اقتصادسنجی مالی و هوش محاسباتی در مدل‌سازی ریسک و ارائه نمونه‌هایی از کاربردهای موفق آن در حوزه مالی است. این مطالعه به روش تحلیل توصیفی و مروری بر ادبیات موجود انجام شده است. منابع علمی مرتبط با کاربردهای اقتصادسنجی مالی و هوش محاسباتی در پیش‌بینی نوسانات و ریسک‌های مالی مورد بررسی قرار گرفتند. همچنین مدل‌های ترکیبی این دو حوزه تحلیل و نقاط هم‌افزا و چالش‌های موجود ارزیابی شدند. نتایج نشان داد که ترکیب روش‌های اقتصادسنجی مالی و هوش محاسباتی به‌طور قابل توجهی به بهبود دقت پیش‌بینی‌های مالی، کاهش ریسک‌های سیستمیک، و شناسایی الگوهای پیچیده در داده‌های مالی کمک می‌کند. مدل‌های ترکیبی، به‌ویژه در شرایط بحرانی و ناپایدار بازارهای مالی، عملکرد بهتری نسبت به استفاده از هر یک از این روش‌ها به‌تنهایی دارند. ترکیب اقتصادسنجی مالی و هوش محاسباتی می‌تواند به بهبود مدل‌سازی ریسک و تصمیم‌گیری‌های مالی منجر شود. با وجود چالش‌هایی مانند نیاز به داده‌های بزرگ و پیچیدگی محاسباتی، این رویکرد هم‌افزا پتانسیل قابل توجهی برای توسعه مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تر و بهبود مدیریت ریسک دارد.