論文の概要: Comparing Multiclass Classification Algorithms for Financial Distress Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03908v2
- Date: Tue, 08 Oct 2024 15:16:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-10 16:16:12.268028
- Title: Comparing Multiclass Classification Algorithms for Financial Distress Prediction
- Title(参考訳): ファイナンシャルディストレス予測のためのマルチクラス分類アルゴリズムの比較
- Authors: Noopur Zambare, Ravindranath Sawane,
- Abstract要約: 本研究は、企業における財政難の予測と、多クラス分類の幅広い適用に焦点を当てたものである。
私たちはKaggleのベンチマークデータセットを使ってフレームワークを作成しました。
画像認識、自然言語処理、バイオインフォマティクスなど、様々な分野で使用されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: In this study, we explore how to improve the functionality of multiclass classification algorithms. We used a benchmark dataset from Kaggle to create a framework. They have been used in a number of fields, including image recognition, natural language processing, and bioinformatics. This study is focused on the prediction of financial distress in companies in addition to the wider application in multiclass classification. Identifying businesses that are likely to experience financial distress is a crucial task in the fields of finance and risk management. Whenever a business experiences serious challenges keeping its operations going and meeting its financial responsibilities, it is said to be in financial distress. It commonly happens when a company has a sharp and sustained recession in profitability, cash flow issues, or an unsustainable level of debt.
- Abstract(参考訳): 本研究では,マルチクラス分類アルゴリズムの機能向上について検討する。
私たちはKaggleのベンチマークデータセットを使ってフレームワークを作成しました。
画像認識、自然言語処理、バイオインフォマティクスなど、様々な分野で使用されている。
本研究は、企業における財政難の予測と、多クラス分類の幅広い適用に焦点を当てたものである。
金融・リスクマネジメントの分野では、金融危機を経験しそうな企業を特定することが重要な課題である。
ビジネスが事業を継続し、財務上の責任を果たす上で深刻な課題を経験するたびに、それは財政的苦境にあると言われている。
一般的には、利益率の急激で持続的な不況、キャッシュフローの問題、あるいは持続不可能なレベルの債務を抱えている場合に発生する。
関連論文リスト
- Contractual Reinforcement Learning: Pulling Arms with Invisible Hands [68.77645200579181]
本稿では,契約設計によるオンライン学習問題において,利害関係者の経済的利益を整合させる理論的枠組みを提案する。
計画問題に対して、遠目エージェントに対する最適契約を決定するための効率的な動的プログラミングアルゴリズムを設計する。
学習問題に対して,契約の堅牢な設計から探索と搾取のバランスに至るまでの課題を解き放つために,非回帰学習アルゴリズムの汎用設計を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-01T16:53:00Z) - Language Model Cascades: Token-level uncertainty and beyond [65.38515344964647]
言語モデル(LM)の最近の進歩により、複雑なNLPタスクの品質が大幅に向上した。
Cascadingは、より好ましいコスト品質のトレードオフを達成するためのシンプルな戦略を提供する。
トークンレベルの不確実性を学習後遅延ルールに組み込むことで,単純な集約戦略を著しく上回ることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T21:02:48Z) - Retrieval-Augmented Chain-of-Thought in Semi-structured Domains [10.417698947670564]
大規模言語モデル(LLM)は、印象的な言語理解とコンテキスト内学習能力を示している。
本研究は,法的・財務的データの半構造化特性を活用し,関連文脈を効率的に検索することを目的とする。
結果として得られるシステムは、現代のモデルよりも優れており、また、回答に有用な説明を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-22T22:45:14Z) - Mutual Information Maximizing Quantum Generative Adversarial Network and
Its Applications in Finance [1.9448402576196024]
量子機械学習は、さまざまな領域にわたる古典的な機械学習よりも大きな量子的優位性を提供する。
生成的敵ネットワークは 様々な分野で 有用性があることが認識されている
我々は,MINE(Mutual Information Neural Estor)を量子生成逆数ネットワークの枠組みに取り入れたInfoQGANという新しいアプローチを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T05:18:37Z) - Problem-Dependent Power of Quantum Neural Networks on Multi-Class
Classification [83.20479832949069]
量子ニューラルネットワーク(QNN)は物理世界を理解する上で重要なツールとなっているが、その利点と限界は完全には理解されていない。
本稿では,多クラス分類タスクにおけるQCの問題依存力について検討する。
我々の研究はQNNの課題依存力に光を当て、その潜在的なメリットを評価するための実践的なツールを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-29T10:46:40Z) - A Multi-label Continual Learning Framework to Scale Deep Learning
Approaches for Packaging Equipment Monitoring [57.5099555438223]
連続シナリオにおけるマルチラベル分類を初めて研究した。
タスク数に関して対数的複雑性を持つ効率的なアプローチを提案する。
我々は,包装業界における実世界のマルチラベル予測問題に対するアプローチを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-08T15:58:39Z) - A new perspective on classification: optimally allocating limited
resources to uncertain tasks [4.169130102668252]
例えば、クレジットカード詐欺検出では、銀行は詐欺捜査チームに少数の取引しか割り当てることができない。
我々は、タスクの不確実性に対処するために分類を使うことは、利用可能な能力を考慮していないため、本質的には最適ではないと論じる。
本稿では,限られた能力しか持たない課題の期待利益を直接最適化することで,ランク付けのための学習を用いた新しいソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-09T10:14:45Z) - MURAL: Meta-Learning Uncertainty-Aware Rewards for Outcome-Driven
Reinforcement Learning [65.52675802289775]
本研究では,不確かさを意識した分類器が,強化学習の難しさを解消できることを示す。
正規化最大度(NML)分布の計算法を提案する。
得られたアルゴリズムは、カウントベースの探索法と、報酬関数を学習するための先行アルゴリズムの両方に多くの興味深い関係を持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T08:19:57Z) - Detecting and adapting to crisis pattern with context based Deep
Reinforcement Learning [6.224519494738852]
本稿では、2つのサブネットワークで構成された革新的なDRLフレームワークを提案する。
テストセットの結果、このアプローチはMarkowitzのような従来のポートフォリオ最適化手法を大幅に上回っており、現在のCovidのような危機を検出し予測することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-07T12:11:08Z) - Neural Network-based Automatic Factor Construction [58.96870869237197]
本稿ではニューラルネットワークを用いた自動ファクタ構築(NNAFC)を提案する。
NNAFCは、金融分野の知識に基づいて、様々な金融要因を自動構築することができる。
NNAFCによって構築された新しい要因は、常にリターン、シャープ比、多要素量的投資戦略の最大引き出しを改善することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-14T07:44:49Z) - Application of Deep Neural Networks to assess corporate Credit Rating [4.14084373472438]
我々は、Standard and Poor'sが発行した企業信用格付けを予測するために、4つのニューラルネットワークアーキテクチャの性能を分析した。
この分析の目的は、信用評価への機械学習アルゴリズムの適用を改善することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-04T21:29:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。