論文の概要: Every Corporation Owns Its Structure: Corporate Credit Ratings via Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01933v1
• Date: Fri, 27 Nov 2020 02:57:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 01:37:07.516580
• Title: Every Corporation Owns Its Structure: Corporate Credit Ratings via Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: すべての企業がその構造を所有:グラフニューラルネットワークによる企業クレジットレーティング
• Authors: Bojing Feng, Haonan Xu, Wenfang Xue and Bindang Xue
• Abstract要約: 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いた企業信用評価モデルCCR-GNNを提案する。 まず、まず、セルフアウトの製品に基づいて各企業の個々のグラフを構築し、次に、GNNを使用して機能相互作用を明示的にモデル化する。 中国の上場企業評価データセットで実施された実験は、CCR-GNNが最先端の手法を一貫して上回っていることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7910505923792637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Credit rating is an analysis of the credit risks associated with a corporation, which reflects the level of the riskiness and reliability in investing, and plays a vital role in financial risk. There have emerged many studies that implement machine learning and deep learning techniques which are based on vector space to deal with corporate credit rating. Recently, considering the relations among enterprises such as loan guarantee network, some graph-based models are applied in this field with the advent of graph neural networks. But these existing models build networks between corporations without taking the internal feature interactions into account. In this paper, to overcome such problems, we propose a novel model, Corporate Credit Rating via Graph Neural Networks, CCR-GNN for brevity. We firstly construct individual graphs for each corporation based on self-outer product and then use GNN to model the feature interaction explicitly, which includes both local and global information. Extensive experiments conducted on the Chinese public-listed corporate rating dataset, prove that CCR-GNN outperforms the state-of-the-art methods consistently.
• Abstract（参考訳）: 信用格付けは、投資におけるリスクと信頼性のレベルを反映し、金融リスクにおいて重要な役割を果たす、企業に関連する信用リスクの分析である。 企業信用格付けを扱うためにベクトル空間に基づく機械学習とディープラーニング技術を実装する多くの研究が登場している。 近年,ローン保証ネットワークなどの企業間の関係を考慮すると,グラフニューラルネットワークの出現に伴い,グラフベースモデルもいくつか適用されている。 しかし、これらの既存のモデルは企業間のネットワークを構築し、内部の機能的相互作用を考慮に入れない。 本稿では,このような問題を解決するために,グラフニューラルネットワークを用いた企業信用評価モデルCCR-GNNを提案する。 まず、各企業の個々のグラフをセルフアウト製品に基づいて構築し、gnnを使用して、ローカル情報とグローバル情報の両方を含む機能インタラクションを明示的にモデル化します。 中国の上場企業評価データセットで実施された大規模な実験は、CCR-GNNが最先端の手法を一貫して上回っていることを証明している。

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