近日，我校杨宇老师撰写的论文《生成式对抗网络在金融交易数据分析中的应用》在CSSCI来源期刊《山西财经大学学报》正式发表。

该文提出：生成式对抗网络（GANs）是当前国际上最热门的深度学习方法之一，特有的生成模型与判别模型为金融数据研究提供了全新的思路。GANs通过对复杂数据进行建模，可以生成非常接近实际数据的采样值，在理解市场动态、预测交易趋势和进行风险控制等方面有非常重要的作用。探索GANs在金融交易数据分析中的应用，帮助金融专业人士从大量数据中挖掘出有用信息，从而提升决策精度。

《山西财经大学学报》创刊于1980年，1998年改名为《山西财经大学学报》，其宗旨在坚持四项基本原则的基础上，努力探索市场经济条件下立足山西，面向全国，捕捉经济理论研究的最新动态，及时反映经济理论研究的最新成果。其栏目设有：理论经济、国民经济管理、产业经济、工商管理、财政金融、会计财务等栏目。

《山西财经大学学报》是CSSCI来源期刊《中文核心期刊要目总览》(2008年第五版)，CSSCI 中文社会科学引文索引(2017-2018)来源期刊(含扩展版)，CSSCI 中文社会科学引文索引(2021-2022)来源期刊，北京大学《中文核心期刊要目总览》1992年(第一版)，1996年(第二版)，2000年版，2008年版，2011年版，2014年版，2017年版,2020年版,2023年版来源期刊。《中国人文社会科学期刊AMI综合评价报告》2018版A刊核心，2022版A刊核心。出版周期：月刊，ISSN1007-9556，CN14-1221/F。目前出版文献量：14734篇，总下载次数：6544832次，总被引次数：156659次，(2023版)复合影响因子：6.605，(2023版)综合影响因子：3.245。