論文の概要: Navigating the Dynamics of Financial Embeddings over Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00591v1
• Date: Wed, 1 Jul 2020 16:27:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 22:44:01.629572
• Title: Navigating the Dynamics of Financial Embeddings over Time
• Title（参考訳）: 金融エンベディングのダイナミクスを経時的にナビゲートする
• Authors: Antonia Gogoglou, Brian Nguyen, Alan Salimov, Jonathan Rider, C. Bayan Bruss
• Abstract要約: スケーラブルな動的環境におけるグラフ表現学習の応用を提案する。 我々は、現実の洞察を抽出するために、潜航軌道の厳密な定性的分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Financial transactions constitute connections between entities and through these connections a large scale heterogeneous weighted graph is formulated. In this labyrinth of interactions that are continuously updated, there exists a variety of similarity-based patterns that can provide insights into the dynamics of the financial system. With the current work, we propose the application of Graph Representation Learning in a scalable dynamic setting as a means of capturing these patterns in a meaningful and robust way. We proceed to perform a rigorous qualitative analysis of the latent trajectories to extract real world insights from the proposed representations and their evolution over time that is to our knowledge the first of its kind in the financial sector. Shifts in the latent space are associated with known economic events and in particular the impact of the recent Covid-19 pandemic to consumer patterns. Capturing such patterns indicates the value added to financial modeling through the incorporation of latent graph representations.
• Abstract（参考訳）: 金融取引はエンティティ間の接続を構成し、これらの接続を通じて大規模なヘテロジニアス重み付きグラフが定式化される。 継続的に更新されるこの相互作用のラビリンスには、金融システムのダイナミクスに関する洞察を提供する様々な類似性に基づくパターンが存在する。 本稿では,これらのパターンを有意義かつ堅牢な方法でキャプチャする手段として,グラフ表現学習をスケーラブルな動的環境で適用することを提案する。 我々は,提案した表現から現実の洞察を抽出し,その発展を経るにつれて,我々の知識が金融セクターにおけるその種の第一歩となるような,厳密な定性的分析を行う。 潜在分野の変化は、既知の経済現象、特に最近のコビッドウイルスのパンデミックが消費者パターンに与える影響に関連している。 このようなパターンをキャプチャすることは、潜在グラフ表現を組み込んだ金融モデリングに付加される価値を示す。

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