《Big Data Research》：Hybrid Quantum GAN- Integrated Synthetic Data Generation with Privacy-Embedded Attention framework for Financial Forecasting and Risk Analysis
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阿希什·库马尔·查克拉韦蒂（Ashish Kumar Chakraverti）|帕万·库马尔·P（Pavan Kumar P）|斯韦塔夫·沙拉德（Shwetav Sharad）|阿鲁内恩德拉·辛格（Arunendra Singh）|穆拉里·库马尔·辛格（Murari Kumar
阿希什·库马尔·查克拉韦蒂（Ashish Kumar Chakraverti）|帕万·库马尔·P（Pavan Kumar P）|斯韦塔夫·沙拉德（Shwetav Sharad）|阿鲁内恩德拉·辛格（Arunendra Singh）|穆拉里·库马尔·辛格（Murari Kumar Singh）
印度北方邦大诺伊达（Greater Noida）诺伊达工程与技术学院（Noida Institute of Engineering and Technology）数学与计算系教授
摘要
财务预测和风险管理是评估财务潜在效果和减少可能损失的重要方法。然而，财务预测方法具有敏感的指示性特征，在处理过程中这些特征可能会被忽略，从而导致在不稳定时期出现模式缺失或预测错误的情况。虽然有多种人工智能方法用于解决这些问题，但它们往往严重依赖历史数据，而这并不能可靠地预示未来的情况，尤其是在不规则或波动的市场中。在风险分析中，这些方法也过度依赖过去的模式，使得它们无法控制意想不到的潜在风险或快速的市场波动。因此，本文实现了结合TimesNet-GRU和基于格子的加密技术的N-BEATS模型来进行财务预测和风险分析。首先，从Kaggle数据集中获取财务数据，并通过混合量子生成对抗网络（Hybrid Quantum Generative Adversial Networks）生成合成数据以扩充数据。接着，使用聚类线性回归（Clusterwise Linear Regression）和变量稳定性缩放（Variable Stability Scaling）两种技术对数据进行预处理，以填补缺失值并标准化数据，从而确保结构的一致性和可扩展性，为准确预测和评估风险提供坚实的基础。数据预处理完成后，通过动态差异报告机制（Dynamic Difference Report Mechanism）添加噪声以确保数据的安全性。在分类阶段，分别应用神经基础扩展分析（Neural Basis Expansion Analysis for Time Series）和带门控循环单元（TimesNet with Gated Recurrent Unit）模型进行财务预测和风险分析。最后，使用Lyubashevsky Peikert Regev（LPR）加密算法对数据进行加密，并安全存储在云服务器上。所提出的N-BEATS模型在财务预测方面的MSE、RMSE和Pearson相关性指标分别为0.00110%、0.03320%和0.98%。同样，TimesNet与GRU模型在贷款违约预测中的准确率、特异性、召回率和误差率分别为95.7%、95.7%、95.7%和4.3%，在信用卡诈骗检测中的准确率、特异性、召回率和误差率分别为99.9%、99.9%、99.9%和0.1%。该模型在分析风险和预测财务数据方面表现出更好的性能。
节选内容
引言
在经济学领域，财务时间序列分析和预测至关重要，因为这与普通数据有所不同，并且数据之间存在相互关联[1]。全球一体化的增长促进了国家间的贸易往来和金融领域的紧密联系。财务预测是通过分析来自各种财务公开信息的过去数据来预测未来财务状况的一种方法。
文献综述
下面探讨了一些基于人工智能的现有财务预测和风险分析技术。
Barra等人[16]提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和时间序列编码的方法来预测市场趋势。该方法利用专门针对标准普尔500指数相关时间序列数据生成的Gramian角场（GAF）图像进行训练。
提出方法
风险评估、投资选择和合规性决策在很大程度上依赖于财务预测，而这些预测基于历史数据、趋势和模型。然而，处理来自社交媒体、记录的交易和市场报告等来源的结构化和非结构化数据时，常常难以应对海量数据。风险预测是识别潜在威胁和困难的关键工具。
结果与讨论
本研究开发了结合神经基础扩展分析（Neural Basis Expansion Analysis for Time Series）、TimesNet与GRU以及加密技术的模型，用于验证风险和预测财务数据。测试使用Python 3.8进行，系统配置包括16GB RAM、NVidia GeForce GTX显卡和Intel Core i5处理器。表1列出了N-BEATS和TimesNet与门控循环单元（TN-GRU）的模拟参数。
表1展示了模拟结果
讨论
尽管所提出的N-BEATS和TimesNet-GRU框架在预测和风险分析方面取得了显著成果，但仍存在局限性。在市场波动剧烈或股票结构突然变化的情况下，模型的准确性可能会下降，因为这些情况并未完全反映在历史数据或H-QGAN生成的合成数据中。尤其是其预处理阶段——聚类线性回归——仅能在缺失数据量有限的情况下有效运行。
结论
本文开发了结合神经基础扩展分析、TimesNet与GRU以及加密技术的模型，用于预测财务数据和分析风险。在金融领域，由于财务时间序列数据复杂且难以预测，因此进行预测非常具有挑战性。此外，公司还面临着快速变化的行业动态和庞大的数据量带来的难度。
作者声明他们与本研究无任何利益冲突。我们声明与所提交的工作无关的任何商业或关联利益。
通讯作者负责论文的总体构思、分析和编辑工作。合作者参与了分析结果的验证和手稿编辑。
遵守伦理标准
本文是作者的原创作品，未经发表；在期刊编辑部决定不予录用之前，不会发送给其他出版物。
CRediT作者贡献声明
阿希什·库马尔·查克拉韦蒂（Ashish Kumar Chakraverti）：概念框架的提出和验证。帕万·库马尔·P（Pavan Kumar P）：正式分析、软件实现及审稿编辑。斯韦塔夫·沙拉德（Shwetav Sharad）：软件实现和验证。阿鲁内恩德拉·辛格（Arunendra Singh）：方法论设计及软件实现。穆拉里·库马尔·辛格（Murari Kumar Singh）：方法论设计及初稿撰写。
