論文の概要: Multi-task Envisioning Transformer-based Autoencoder for Corporate
Credit Rating Migration Early Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04539v1
- Date: Sun, 10 Jul 2022 21:12:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-12 15:20:19.931415
- Title: Multi-task Envisioning Transformer-based Autoencoder for Corporate
Credit Rating Migration Early Prediction
- Title（参考訳）: 企業クレジットレーティング移行早期予測のためのマルチタスクトランスフォーマーベースオートエンコーダ
- Authors: Han Yue, Steve Xia, Hongfu Liu
- Abstract要約: 格付け変更を予測することは、投資家と規制当局の両方にとって大きな恩恵となるだろう。
本稿では,企業信用格付け移行の早期予測問題について考察する。
本稿では,この問題を解決するために,トランスフォーマーをベースとしたマルチタスク型オートエンコーダモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.374597213278626
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Corporate credit ratings issued by third-party rating agencies are quantified
assessments of a company's creditworthiness. Credit Ratings highly correlate to
the likelihood of a company defaulting on its debt obligations. These ratings
play critical roles in investment decision-making as one of the key risk
factors. They are also central to the regulatory framework such as BASEL II in
calculating necessary capital for financial institutions. Being able to predict
rating changes will greatly benefit both investors and regulators alike. In
this paper, we consider the corporate credit rating migration early prediction
problem, which predicts the credit rating of an issuer will be upgraded,
unchanged, or downgraded after 12 months based on its latest financial
reporting information at the time. We investigate the effectiveness of
different standard machine learning algorithms and conclude these models
deliver inferior performance. As part of our contribution, we propose a new
Multi-task Envisioning Transformer-based Autoencoder (META) model to tackle
this challenging problem. META consists of Positional Encoding,
Transformer-based Autoencoder, and Multi-task Prediction to learn effective
representations for both migration prediction and rating prediction. This
enables META to better explore the historical data in the training stage for
one-year later prediction. Experimental results show that META outperforms all
baseline models.
- Abstract（参考訳）: 第三者格付け機関が発行する企業信用格付けは、会社の信用度を定量的に評価する。
信用格付けは、会社が債務義務を履行する可能性と高い相関関係がある。
これらの評価は投資決定において重要な役割を担っている。
また、金融機関に必要な資本を算定するBASEL IIのような規制枠組みの中心でもある。
格付け変更を予測できることは、投資家と規制当局の両方にも大きな利益をもたらすだろう。
本稿では、当時最新の財務報告情報に基づいて、発行者の信用格付けを12カ月後にアップグレード、変更、または格下げすると予測する企業信用格付け移行早期予測問題を考察する。
異なる標準機械学習アルゴリズムの有効性を検証し、これらのモデルが劣った性能をもたらすと結論付ける。
本稿では,この課題に対処するためのマルチタスク・エンビジョン・トランスフォーマー・ベース・オートエンコーダ(META)モデルを提案する。
METAは、位置エンコーディング、トランスフォーマーベースのオートエンコーダ、マルチタスク予測で構成され、マイグレーション予測とレーティング予測の両方の効果的な表現を学習する。
これにより、METAは1年後の予測のために、トレーニング段階での履歴データをよりよく探索することができる。
実験の結果,METAはすべてのベースラインモデルより優れていた。
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