論文の概要: FinDiff: Diffusion Models for Financial Tabular Data Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01472v1
- Date: Mon, 4 Sep 2023 09:30:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 19:14:28.024002
- Title: FinDiff: Diffusion Models for Financial Tabular Data Generation
- Title（参考訳）: FinDiff:金融タブラリデータ生成のための拡散モデル
- Authors: Timur Sattarov, Marco Schreyer, Damian Borth
- Abstract要約: FinDiffは、さまざまな規制下流タスクのための現実世界の財務データを生成するために設計された拡散モデルである。
3つの実世界の財務データセットを用いて、最先端のベースラインモデルに対して評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.824064631226058
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The sharing of microdata, such as fund holdings and derivative instruments,
by regulatory institutions presents a unique challenge due to strict data
confidentiality and privacy regulations. These challenges often hinder the
ability of both academics and practitioners to conduct collaborative research
effectively. The emergence of generative models, particularly diffusion models,
capable of synthesizing data mimicking the underlying distributions of
real-world data presents a compelling solution. This work introduces 'FinDiff',
a diffusion model designed to generate real-world financial tabular data for a
variety of regulatory downstream tasks, for example economic scenario modeling,
stress tests, and fraud detection. The model uses embedding encodings to model
mixed modality financial data, comprising both categorical and numeric
attributes. The performance of FinDiff in generating synthetic tabular
financial data is evaluated against state-of-the-art baseline models using
three real-world financial datasets (including two publicly available datasets
and one proprietary dataset). Empirical results demonstrate that FinDiff excels
in generating synthetic tabular financial data with high fidelity, privacy, and
utility.
- Abstract（参考訳）: 規制機関によるファンドホールディングスやデリバティブ・インスツルメンツなどのマイクロデータの共有は、厳密なデータの機密性やプライバシー規制のために、ユニークな課題となっている。
これらの課題は、しばしば学者と実践者が協力研究を効果的に行う能力を妨げる。
生成モデル(特に拡散モデル)の出現は、実世界のデータの基盤となる分布を模倣するデータを合成することを可能にする。
この研究は、経済シナリオモデリング、ストレステスト、不正検出など、さまざまな規制下流タスクのための現実の金融表データを生成するために設計された拡散モデルである「FinDiff」を紹介する。
このモデルは埋め込みエンコーディングを使用して、カテゴリー属性と数値属性の両方からなる混合モダリティファイナンシャルデータをモデル化する。
合成表型財務データの生成におけるFinDiffの性能は、3つの実世界の財務データセット(公開データセットと1つのプロプライエタリデータセットを含む)を使用して最先端のベースラインモデルに対して評価される。
実証的な結果は、FinDiffが高忠実性、プライバシー、実用性を備えた合成表形式の財務データを生成するのに優れていることを示している。
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