حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی 3092-7366 1 پیاپی 1 2024 03 02 Analyzing Financial Risk Prediction Using Deep Learning Algorithms: A Comparative Study of LSTM and CNN Models تحلیل پیش‌بینی ریسک مالی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق: مطالعه مقایسه‌ای مدل‌های LSTM و CNN 1 12 EN محمد رضایی دانشکده آی تی، دانشگاه تهران، تهران، ایران علی احمدی دانشکده اقتصاد، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران Journal Article 2024 01 28 Financial risk prediction is a critical challenge in the financial industry, which has been improved with the development of deep learning models, particularly LSTM and CNN. These models enable more accurate and efficient predictions of market fluctuations by analyzing complex and large financial data. To compare the performance of LSTM and CNN models in financial risk prediction based on accuracy, processing speed, and computational complexity. This study employs a descriptive analysis method to examine and compare two deep learning models, LSTM and CNN. Historical financial data and previous related studies were reviewed to assess their performance. The comparison criteria included prediction accuracy, processing speed, and applicability in different financial scenarios. The results indicated that the LSTM model, due to its ability to retain and recall long-term temporal data, performs better in long-term predictions and trend analysis in financial markets. In contrast, the CNN model, with faster processing speed and a simpler structure, is more effective in short-term predictions and real-time data analysis. Both models have unique strengths and weaknesses, making each suitable for specific data types and analytical needs. LSTM is more appropriate for long-term risk predictions, while CNN excels in short-term forecasts. Combining these two models can enhance prediction accuracy and mitigate financial risks. Future research could focus on developing hybrid methods and optimizing the performance of these models. پیش‌بینی ریسک مالی یکی از چالش‌های اساسی در صنعت مالی است که با توسعه مدل‌های یادگیری عمیق، به ویژه مدل‌های LSTM و CNN، بهبود یافته است. این مدل‌ها با تحلیل داده‌های پیچیده و بزرگ مالی، امکان پیش‌بینی دقیق‌تر و کارآمدتر نوسانات بازار را فراهم کرده‌اند. مقایسه عملکرد مدل‌های LSTM و CNN در پیش‌بینی ریسک مالی بر اساس معیارهای دقت، سرعت پردازش، و پیچیدگی محاسباتی. در این مقاله از روش تحلیل توصیفی برای بررسی و مقایسه دو مدل یادگیری عمیق LSTM و CNN استفاده شده است. داده‌های مالی تاریخی و پژوهش‌های پیشین مرتبط با این دو مدل به منظور تحلیل و ارزیابی عملکرد آن‌ها مورد بررسی قرار گرفته‌اند. معیارهای مقایسه شامل دقت پیش‌بینی، سرعت پردازش، و قابلیت استفاده در شرایط مختلف مالی است. نتایج نشان داد که مدل LSTM به دلیل قابلیت نگه‌داری و یادآوری داده‌های زمانی بلندمدت، در پیش‌بینی‌های بلندمدت و تحلیل روندهای بازارهای مالی عملکرد بهتری دارد. در مقابل، مدل CNN با سرعت بالاتر پردازش و ساختار ساده‌تر، در پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت و تحلیل لحظه‌ای داده‌های مالی موفق‌تر عمل کرده است. هر دو مدل نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند که بسته به نوع داده‌ها و نیازهای تحلیلی، انتخاب مناسب‌تری ارائه می‌دهند. مدل LSTM برای پیش‌بینی ریسک‌های بلندمدت مناسب‌تر است، در حالی که CNN در پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت برتری دارد. ترکیب این دو مدل می‌تواند به بهبود دقت پیش‌بینی و کاهش ریسک‌های مالی کمک کند. پژوهش‌های آینده می‌توانند بر توسعه روش‌های ترکیبی و بهینه‌سازی عملکرد این مدل‌ها تمرکز کنند.

https://jafci.com/index.php/jafci/article/download/2/1