威尼斯84881王海军教授合著论文在金融类国际权威期刊发表

近日，威尼斯84881金融科技系王海军教授(通讯作者)与中央财经大学杨虎副教授、陈宇副教授及美国伦斯勒理工学院Kedong Chen教授合著论文“Temporal-spatial dependencies enhanced deep learning model for time series forecast”被金融类国际权威期刊International Review of Financial Analysis (IRFA)在线发表。该期刊是中科院经济学大类一区TOP期刊和ABS三星期刊，最新影响因子8.2。

论文基于时空依赖的增强深度学习模型（TSEN）对中国家庭债务杠杆率的时间序列数据进行了系统预测。研究表明，聚类和选择相关序列是获得准确预测的必要步骤。本文所提出的方法捕捉到了家庭杠杆率的时空动态变化，与传统方法相比，预测更为准确。该论文同时也是王海军教授主持的北京市社科基金重点项目的阶段性研究成果。

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