論文の概要: Which Company Adjustment Matter? Insights from Uplift Modeling on Financial Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19049v1
- Date: Mon, 23 Jun 2025 19:10:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.352141
- Title: Which Company Adjustment Matter? Insights from Uplift Modeling on Financial Health
- Title（参考訳）: 企業調整の課題は何か : 増資モデリングから金融健康へ向けて
- Authors: Xinlin Wang, Mats Brorsson,
- Abstract要約: 企業調整が財務状況に与える影響を分析するために、アップリフト・モデリングを適用した。
企業調整の効果評価には、個々の処理特性だけでなく、この一連の処理の時間的順序も考慮する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8780492696427767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Uplift modeling has achieved significant success in various fields, particularly in online marketing. It is a method that primarily utilizes machine learning and deep learning to estimate individual treatment effects. This paper we apply uplift modeling to analyze the effect of company adjustment on their financial status, and we treat these adjustment as treatments or interventions in this study. Although there have been extensive studies and application regarding binary treatments, multiple treatments, and continuous treatments, company adjustment are often more complex than these scenarios, as they constitute a series of multiple time-dependent actions. The effect estimation of company adjustment needs to take into account not only individual treatment traits but also the temporal order of this series of treatments. This study collects a real-world data set about company financial statements and reported behavior in Luxembourg for the experiments. First, we use two meta-learners and three other well-known uplift models to analyze different company adjustment by simplifying the adjustment as binary treatments. Furthermore, we propose a new uplift modeling framework (MTDnet) to address the time-dependent nature of these adjustment, and the experimental result shows the necessity of considering the timing of these adjustment.
- Abstract（参考訳）: アップリフトモデリングは様々な分野で、特にオンラインマーケティングにおいて大きな成功を収めてきた。
主に機械学習とディープラーニングを利用して個々の治療効果を推定する手法である。
本稿では、企業調整が財務状況に与える影響を分析するために、アップリフトモデリングを適用し、これらの調整を、この研究における治療や介入として扱う。
二項処理、複数処理、継続的な処理に関する広範な研究や応用はあったが、これらのシナリオよりも企業調整が複雑であることが多い。
企業調整の効果評価には、個々の処理特性だけでなく、この一連の処理の時間的順序も考慮する必要がある。
本研究は、ルクセンブルクでの実験のために、企業財務諸表と報告された行動に関する実世界のデータセットを収集する。
まず,2つのメタラーナーと3つの有名な昇降モデルを用いて,調整を2次処理として単純化し,異なる企業の調整を解析する。
さらに、これらの調整の時間依存性に対処する新しいアップリフトモデリングフレームワーク(MTDnet)を提案し、実験結果から、これらの調整のタイミングを考慮する必要性が示された。
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