論文の概要: Every Corporation Owns Its Image: Corporate Credit Ratings via Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03744v1
• Date: Thu, 3 Dec 2020 01:01:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 14:39:12.890410
• Title: Every Corporation Owns Its Image: Corporate Credit Ratings via Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: あらゆる企業が画像を所有している:畳み込みニューラルネットワークによる信用格付け
• Authors: Bojing Feng, Wenfang Xue, Bindang Xue, Zeyu Liu
• Abstract要約: 企業の信用格付けを予測するため,従来の機械学習モデルの性能を分析した。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CCR-CNN)を用いた新しいエンド・ツー・エンド手法,コーポレート・クレジット・レーティングを提案する。 CCR-CNNは最先端のメソッドを一貫して上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.867517731896504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Credit rating is an analysis of the credit risks associated with a corporation, which reflect the level of the riskiness and reliability in investing. There have emerged many studies that implement machine learning techniques to deal with corporate credit rating. However, the ability of these models is limited by enormous amounts of data from financial statement reports. In this work, we analyze the performance of traditional machine learning models in predicting corporate credit rating. For utilizing the powerful convolutional neural networks and enormous financial data, we propose a novel end-to-end method, Corporate Credit Ratings via Convolutional Neural Networks, CCR-CNN for brevity. In the proposed model, each corporation is transformed into an image. Based on this image, CNN can capture complex feature interactions of data, which are difficult to be revealed by previous machine learning models. Extensive experiments conducted on the Chinese public-listed corporate rating dataset which we build, prove that CCR-CNN 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た、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の機械学習技術を実装する多くの研究が生まれている。 しかし、これらのモデルの能力は財務報告の膨大なデータによって制限されている。 本研究では、従来の機械学習モデルの性能を分析し、企業の信用格付けを予測する。 本稿では,強力な畳み込みニューラルネットワークと巨大な財務データを活用するために,畳み込みニューラルネットワークを用いた新たなエンドツーエンド手法であるCCR-CNNを提案する。 提案したモデルでは、各企業がイメージに変換される。 この画像に基づいて、CNNはデータの複雑な特徴的相互作用をキャプチャすることができる。 CCR-CNNは、私たちが構築した企業評価データセットで実施された大規模な実験によって、最先端の手法を一貫して上回っていることが証明された。

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