Risk Prediction of International Stock Markets with Complex Spatio-Temporal Correlations: A Spatio-Temporal Graph Convolutional Regression Model Integrating Uncertainty Quantification
Notice bibliographique
Résumé
Against the backdrop of the “dual circulation” development pattern and the in-depth advancement of the Regional Comprehensive Economic Partnership (RCEP), the interconnection between China and global financial markets has significantly intensified. The spatio-temporal correlation risks faced in cross-border investment activities have become highly complex, posing a severe challenge to traditional investment risk prediction methods. Existing research has three limitations: first, traditional analytical tools struggle to capture the dynamic spatio-temporal correlations among financial markets; second, mainstream deep learning models lack the ability to directly output interpretable economic parameters; third, the uncertainty of model prediction results has not been systematically quantified for a long time, leading to a lack of credibility assessment in practical applications. To address these issues, this study constructs a spatio-temporal graph convolutional neural network panel regression model (STGCN-PDR) that incorporates uncertainty quantification. This model innovatively designs a hybrid architecture of “one layer of spatial graph convolution + two layers of temporal convolution”, modeling the spatial dependencies among global stock markets through graph networks and capturing the dynamic evolution patterns of market fluctuations with temporal convolutional networks. It particularly embeds an interpretable regression layer, enabling the model to directly output regression coefficients with economic significance, significantly enhancing the decision-making reference value of risk prediction. By designing multi-round random initialization perturbation experiments and introducing the coefficient of variation index to quantify the stability of model parameters, it achieves a systematic assessment of prediction uncertainty. Empirical results based on stock index data from 20 countries show that compared with the benchmark models, STGCN-PDR demonstrates significant advantages in both spatio-temporal feature extraction efficiency and risk prediction accuracy, providing a more interpretable and reliable quantitative analysis tool for cross-border investment decisions in complex market environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».