論文の概要: Company-as-Tribe: Company Financial Risk Assessment on Tribe-Style Graph with Hierarchical Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13492v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 09:17:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 17:05:35.138041
• Title: Company-as-Tribe: Company Financial Risk Assessment on Tribe-Style Graph with Hierarchical Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 企業間Tribe:階層型グラフニューラルネットワークを用いたトライブスタイルグラフの企業財務リスク評価
• Authors: Wendong Bi, Bingbing Xu, Xiaoqian Sun, Zidong Wang, Huawei Shen, Xueqi Cheng
• Abstract要約: 企業の金融リスクはユビキタスであり、上場企業に対する早期のリスク評価は、かなりの損失を避けることができる。 従来の手法は主に企業の財務諸表に重点を置いており、企業間の複雑な関係は欠如している。 比較学習を用いて部族の構造パターンを符号化する階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)と、トライブ間の関係に基づいて情報を拡散する第2の階層型グラフニューラルネット(TH-GNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.94317686301643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Company financial risk is ubiquitous and early risk assessment for listed companies can avoid considerable losses. Traditional methods mainly focus on the financial statements of companies and lack the complex relationships among them. However, the financial statements are often biased and lagged, making it difficult to identify risks accurately and timely. To address the challenges, we redefine the problem as \textbf{company financial risk assessment on tribe-style graph} by taking each listed company and its shareholders as a tribe and leveraging financial news to build inter-tribe connections. Such tribe-style graphs present different patterns to distinguish risky companies from normal ones. However, most nodes in the tribe-style graph lack attributes, making it difficult to directly adopt existing graph learning methods (e.g., Graph Neural Networks(GNNs)). In this paper, we propose a novel Hierarchical Graph Neural Network (TH-GNN) for Tribe-style graphs via two levels, with the first level to encode the structure pattern of the tribes with contrastive learning, and the second level to diffuse information based on the inter-tribe relations, achieving effective and efficient risk assessment. Extensive experiments on the real-world company dataset show that our method achieves significant improvements on financial risk assessment over previous competing methods. Also, the extensive ablation studies and visualization comprehensively show the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 企業の金融リスクはユビキタスであり、上場企業の早期のリスク評価は大きな損失を避けることができる。 伝統的な手法は主に企業の財務諸表に焦点を当て、両者の複雑な関係を欠いている。 しかし、財務諸表はしばしば偏りや遅れがあり、正確にかつタイムリーにリスクを特定することは困難である。 課題に対処するために、我々は、各上場企業とその株主を部族として、金融ニュースを利用して部族間接続を構築することにより、問題を \textbf{company financial risk assessment on tribe-style graph} として再定義する。 このような部族的なグラフは、リスクの高い企業と普通の企業を区別するための異なるパターンを示す。 しかし、部族型グラフのほとんどのノードは属性を欠いているため、既存のグラフ学習手法を直接採用することは困難である(グラフニューラルネットワーク(GNN)など)。 本稿では,2つの階層型グラフのための階層型グラフニューラルネットワーク (th-gnn) を提案する。第1レベルは対照学習による部族の構造パターンを符号化し,第2レベルは部族間関係に基づく情報を拡散し,効果的かつ効率的なリスク評価を実現する。 実世界の企業データセットに対する大規模な実験により,従来の競合手法に比べて,金融リスク評価の大幅な改善が達成された。 また,本手法の有効性を包括的に示すため,広範なアブレーション研究と可視化を行った。

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