論文の概要: Multi-Channel Graph Neural Network for Financial Risk Prediction of NEEQ Enterprises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12787v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 04:57:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.346188
• Title: Multi-Channel Graph Neural Network for Financial Risk Prediction of NEEQ Enterprises
• Title（参考訳）: NEEQ企業の財務リスク予測のためのマルチチャネルグラフニューラルネットワーク
• Authors: Jianyu Zhu,
• Abstract要約: 本稿では、構造化金融指標、テキスト開示、企業関係データを統合し、総合的な金融リスク予測を行う多チャンネルディープラーニングフレームワークを提案する。 我々のモデルは、AUC、Precision、Recall、F1 Scoreの点で、従来の機械学習手法と単一モダリティベースラインを大きく上回っていることを示す。 この研究は中小企業のリスクモデリングに関する理論的および実践的な洞察を提供し、金融規制当局や投資家を支援するデータ駆動ツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the continuous evolution of China's multi-level capital market, the National Equities Exchange and Quotations (NEEQ), also known as the "New Third Board," has become a critical financing platform for small and medium-sized enterprises (SMEs). However, due to their limited scale and financial resilience, many NEEQ-listed companies face elevated risks of financial distress. To address this issue, we propose a multi-channel deep learning framework that integrates structured financial indicators, textual disclosures, and enterprise relationship data for comprehensive financial risk prediction. Specifically, we design a Triple-Channel Graph Isomorphism Network (GIN) that processes numeric, textual, and graph-based inputs separately. These modality-specific representations are fused using an attention-based mechanism followed by a gating unit to enhance robustness and prediction accuracy. Experimental results on data from 7,731 real-world NEEQ companies demonstrate that our model significantly outperforms traditional machine learning methods and single-modality baselines in terms of AUC, Precision, Recall, and F1 Score. This work provides theoretical and practical insights into risk modeling for SMEs and offers a data-driven tool to support financial regulators and investors.
• Abstract（参考訳）: 中国の多層資本市場の継続的な発展に伴い、国家通貨取引所(NEEQ)は中小企業(中小企業)にとって重要な金融プラットフォームとなっている。 しかし、規模が限られ、財政的レジリエンスが低いため、多くのNEEQ上場企業は財政難のリスクが高まっている。 この問題に対処するため,構造化金融指標,テキスト開示,企業関係データを統合し,総合的な金融リスク予測を行う多チャンネルディープラーニングフレームワークを提案する。 具体的には、数値、テキスト、グラフベースの入力を別々に処理するトリプルチャネルグラフ同型ネットワーク(GIN)を設計する。 これらのモダリティ固有の表現は、注意に基づくメカニズムを用いて融合され、その後、頑健さと予測精度を高めるためのゲーティングユニットが続く。 実世界の7,731社のNEEQデータの実験結果から、AUC、Precision、Recall、F1 Scoreの点で、我々のモデルは従来の機械学習手法と単一モダリティベースラインを大きく上回っていることが示された。 この研究は中小企業のリスクモデリングに関する理論的および実践的な洞察を提供し、金融規制当局や投資家を支援するデータ駆動ツールを提供する。

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