大数据如何助力银行利率预测？深度神经网络提供新思路

大数据如何助力银行利率预测？深度神经网络提供新思路

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新华网

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来源

1.

https://app.xinhuanet.com/news/article.html?articleId=e991bbacf89da63face86516d02499d5

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https://www.stcn.com/article/detail/1443713.html

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http://ydyl.jiangsu.gov.cn/art/2025/1/22/art_76283_11477036.html

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https://www.ey.com/zh_tw/insights/financial-services/how-deep-neural-networks-manage-financial-risk

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http://www.news.cn/fortune/20240529/62fb440247164da989657c56996ea57f/c.html

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https://stcsm.sh.gov.cn/xwzx/mtjj/20240606/61d7a39e5fc04f59a914ffc4e60f7408.html

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http://www.sic.gov.cn/sic/81/455/0114/20250114171828104426322_pc.html

2025年2月，我国各大银行的存款利率处于历史较低水平。六大国有银行的定期存款利率从0.8%到1.55%不等，而部分股份制银行如渤海银行和浙商银行的3年期、5年期存款利率最高达到1.85%。在这样的背景下，如何准确预测和监测利率走势，成为金融机构面临的重要课题。

随着金融科技的快速发展，大数据技术已经成为金融机构提升决策效率的重要工具。特别是在利率监测和预测方面，大数据技术的应用日益广泛。金融机构通过收集和分析海量的市场数据、经济指标和历史利率信息，能够更准确地预测利率走势，为决策提供科学依据。

深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是大数据技术在金融领域的重要应用之一。DNN通过模拟人脑的神经网络结构，能够处理复杂的非线性关系，特别适合用于金融市场这种高度复杂且动态变化的环境。

DNN模型的学习过程包括前向传播和反向传播两个阶段：

1. 前向传播（Forward Propagation）阶段：数据从输入层开始逐层计算并传递至输出层。每一层的神经元接收前一层的输入，经过加权求和后，通过激活函数（Activation Function）进行非线性转换后输出。

2. 反向传播（Back Propagation）阶段：根据预测结果和真实值之间的误差，使用反向传播算法更新模型权重。这是一种基于梯度下降（Gradient Descent）的优化方法，通过计算误差相对于每个权重的导数（梯度），来逐步调整权重，使模型计算的误差逐步减小。

DNN模型的主要产出包括：

• 中间层输出：数据经过每层神经元，搭配激活函数进行运算后，所取得在模型中经过每一层的处理结果。
• 预测概率：每笔数据透过模型逐层运算后，最终会得到对应数据的预测概率，这个值介于0和1之间，亦可以解释为该笔数据之预测结果为真的概率。

虽然DNN模型具有强大的预测能力，但其复杂的结构也带来了可解释性的问题。为了解决这一问题，金融领域常用SHAP（Shapley Additive exPlanations）方法来解释模型的预测结果。

SHAP方法的核心思想是计算每个特征在不同特征组合中的贡献，并取其平均值。这保证了分配的公平性和一致性。通过将SHAP方法应用于DNN模型，可以产出SHAP值来衡量每个特征对预测结果的贡献。

SHAP方法在结合DNN模型后，提供以下优势：

1. 一致性：SHAP保证了特征贡献的分配与其实际重要性一致。对于金融机构而言，这意味着当某个自变量（例如利率上升）对预测结果的影响增大时，SHAP值会同步上升，这样的特性帮助使用者更准确地理解自变量变化对预测的影响，从而制定出更妥当的决策。

2. 公平性：SHAP方法会通过尝试各个自变量存在或不存在的各种组合，记录各种组合下对模型原始产出结果的影响，并用以计算出各个变量对于模型产出结果所造成的影响程度值，这种方式确保每个自变量的影响被公平地评估，避免只针对单一或少数自变量来评估变量的影响程度。在金融风险管理上，这能确保所有的自变量都得到合理考量，避免了单一或少数特征主导预测结果的情况，提升评估的全面性与精确性。

3. 全面与局部解释：SHAP提供了全面特征重要性分析，能帮助使用者了解哪些自变量对整体模型预测最为重要；同时，SHAP也能对单笔交易或特定客户的预测结果进行详细解释，这让金融机构能更深入地了解个别客户行为，从而针对性地进行风险管理措施。实际上，除了风险管理的实务作业外，金融机构甚至更可以将此技术进一步扩展使用到日常的市场营销作业中。

与传统的Logistic Regression模型相比，DNN模型在处理复杂金融数据方面具有明显优势：

• 数据处理能力：DNN能够处理噪音和复杂的数据型式，而Logistic Regression对数据的噪音较敏感。
• 预测能力：DNN在处理高维度和非线性数据时表现优异，特别适合金融市场预测；而Logistic Regression对非线性数据能力有限。
• 泛化能力：DNN模型的泛化能力强，能应对市场变化；而Logistic Regression泛化能力弱，市场趋势变化时预测效果可能不佳。
• 模型解释性：虽然DNN模型复杂，但通过SHAP等工具可以提供全面及局部的可解释性；而Logistic Regression模型简单，只能提供线性的解释。
• 适应性与扩展能力：DNN能灵活调整模型结构，扩展能力强；而Logistic Regression难以应对复杂问题。
• 计算资源需求：DNN需要较多的计算资源和训练时间；而Logistic Regression资源需求少，训练速度快。

在当前低利率环境下，金融机构需要更精准的利率预测工具来支持决策。深度神经网络结合SHAP方法，不仅提高了预测精度，还解决了模型可解释性问题，为金融机构提供了有力的决策支持。随着技术的不断发展，大数据和人工智能将在金融领域发挥越来越重要的作用。