論文の概要: Research on Personal Credit Risk Assessment Methods Based on Causal Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11217v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 13:34:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 17:56:21.646735
- Title: Research on Personal Credit Risk Assessment Methods Based on Causal Inference
- Title(参考訳): 因果推論に基づく個人信用リスク評価手法に関する研究
- Authors: Jiaxin Wang, YiLong Ma,
- Abstract要約: 本稿では、1945年にサミュエル・アイレンバーグとサンダース・マクレーンによって提唱された圏論を用いた因果関係の新しい定義を紹介する。
カテゴリー理論関連技術ツールの開発に限界があるため、1995年にジュデア・パールが提唱した広く使われている確率因果グラフツールを採用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.184711584674839
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The discussion on causality in human history dates back to ancient Greece, yet to this day, there is still no consensus. Fundamentally, this stems from the nature of human cognition, as understanding causality requires abstract tools to transcend the limitations of human cognition. In recent decades, the rapid development of mathematical and computational tools has provided new theoretical and technical means for exploring causality, creating more avenues for investigation. Based on this, this paper introduces a new definition of causality using category theory, proposed by Samuel Eilenberg and Saunders Mac Lane in 1945 to avoid the self-referential contradictions in set theory, notably the Russell paradox. Within this framework, the feasibility of indicator synthesis in causal inference is demonstrated. Due to the limitations in the development of category theory-related technical tools, this paper adopts the widely-used probabilistic causal graph tool proposed by Judea Pearl in 1995 to study the application of causal inference in personal credit risk management. The specific work includes: research on the construction method of causal inference index system, definition of causality and feasibility proof of indicator synthesis causal inference within this framework, application methods of causal graph model and intervention alternative criteria in personal credit risk management, and so on.
- Abstract(参考訳): 人類の歴史における因果関係に関する議論は古代ギリシアにまでさかのぼるが、今日に至るまで合意は得られていない。
因果関係を理解するには、人間の認知の限界を超越する抽象的なツールが必要であるためである。
近年、数学的および計算ツールの急速な開発により、因果関係を探究する新たな理論的および技術的手段が提供され、さらなる研究の道が開かれた。
これに基づいて、1945年にサミュエル・アイレンバーグとサンダース・マクレーンが、集合論、特にラッセルパラドックスにおける自己参照矛盾を避けるために提唱した圏論を用いた因果関係の新しい定義を導入する。
この枠組み内では、因果推論における指標合成の実現可能性を示す。
カテゴリー理論関連技術ツールの開発に限界があるため、1995年にジュデア・パールが提唱した広く使われている確率因果グラフツールを用いて、個人信用リスク管理における因果推論の適用について検討する。
具体的には、因果推論指標システムの構築方法、この枠組みにおける因果合成因果推論の因果性の定義と実現可能性証明、因果グラフモデルの適用方法、個人信用リスク管理における代替基準の介入などである。
関連論文リスト
- Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey on Causal Emergence
and Related Quantitative Studies [12.78006421209864]
因果発生理論は出現を定量化するために因果関係の尺度を用いる。
因果の出現を定量化し、データを識別する。
因果表現学習,因果モデル抽象化,世界モデルに基づく強化学習によって,因果表現の出現を識別するアーキテクチャが共有されることを強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T04:20:46Z) - Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。
提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。
複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T08:30:51Z) - A Survey on Causal Discovery: Theory and Practice [2.741266294612776]
因果推論は、原因とその影響を結びつける基礎となる関係を定量化するように設計されている。
本稿では,最近の進歩を統一的に検討し,既存のアルゴリズムを一貫した概要を提供し,有用なツールやデータを報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-17T08:18:56Z) - Neural Causal Models for Counterfactual Identification and Estimation [62.30444687707919]
本稿では,ニューラルモデルによる反事実文の評価について検討する。
まず、神経因果モデル(NCM)が十分に表現可能であることを示す。
第2に,反事実分布の同時同定と推定を行うアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T18:29:09Z) - A Causal Research Pipeline and Tutorial for Psychologists and Social
Scientists [7.106986689736828]
因果関係は世界を理解する科学的努力の基本的な部分である。
残念なことに、因果関係は心理学や社会科学の多くの分野においていまだに曖昧である。
研究に因果的アプローチを採用することの重要性に対する多くの勧告によって、我々は、必然的に因果的理論を研究パイプラインの他の部分と調和させるために、心理学における研究の典型的なアプローチを再構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-10T15:11:57Z) - Causal Inference Principles for Reasoning about Commonsense Causality [93.19149325083968]
コモンセンス因果推論(Commonsense causality reasoning)は、平均的な人によって妥当と見なされる自然言語記述における妥当な原因と影響を特定することを目的としている。
既存の作業は通常、深い言語モデルに全面的に依存しており、共起を混同する可能性がある。
古典的因果原理に触発され,我々はCCRの中心的問題を明確にし,観察研究と自然言語における人間の対象間の類似性を引き出す。
本稿では,時間信号をインシデント・インシデント・インシデント・インシデント・インシデントとして活用する新しいフレームワークであるROCKをReason O(A)bout Commonsense K(C)ausalityに提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-31T06:12:39Z) - ACRE: Abstract Causal REasoning Beyond Covariation [90.99059920286484]
因果誘導における現在の視覚システムの系統的評価のための抽象因果分析データセットについて紹介する。
Blicket実験における因果発見の研究の流れに触発され、独立シナリオと介入シナリオのいずれにおいても、以下の4種類の質問で視覚的推論システムに問い合わせる。
純粋なニューラルモデルは確率レベルのパフォーマンスの下で連想戦略に向かう傾向があるのに対し、ニューロシンボリックな組み合わせは後方ブロッキングの推論に苦しむ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-26T02:42:38Z) - Counterfactuals and Causability in Explainable Artificial Intelligence:
Theory, Algorithms, and Applications [0.20999222360659603]
一部の研究者は、機械がある程度の人間レベルの説明性を達成するためには、因果的に理解できる説明を提供する必要があると主張した。
可利用性を提供する可能性のある特定のアルゴリズムのクラスは偽物である。
本稿では,多種多様な文献を体系的に検証し,その事実と説明可能な人工知能の因果性について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-07T03:11:39Z) - Towards Causal Representation Learning [96.110881654479]
機械学習とグラフィカル因果関係の2つの分野が生まれ、別々に発展した。
現在、他分野の進歩の恩恵を受けるために、クロスポリン化と両方の分野への関心が高まっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T15:26:57Z) - Approaches to causality and multi-agent paradoxes in non-classical
theories [0.0]
この論文は量子および後量子理論における因果関係と多エージェント論理パラドックスの分析の進展を報告している。
本研究では,古典的・非古典的因果構造との違いを分析するために一般化エントロピーを用いた手法を開発した。
非古典理論における循環的および微調整的影響をモデル化するための枠組みを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-04T03:35:57Z) - A Survey on Causal Inference [64.45536158710014]
因果推論は統計学、コンピュータ科学、教育、公共政策、経済学など、多くの分野において重要な研究トピックである。
観測データに対する様々な因果効果推定法が誕生した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-05T21:35:29Z)
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。