論文の概要: Integrated Multivariate Segmentation Tree for the Analysis of Heterogeneous Credit Data in Small and Medium-Sized Enterprises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00550v1
• Date: Sat, 30 Aug 2025 16:16:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.282534
• Title: Integrated Multivariate Segmentation Tree for the Analysis of Heterogeneous Credit Data in Small and Medium-Sized Enterprises
• Title（参考訳）: 中小企業における不均一信用データ分析のための統合多変量分割木
• Authors: Lu Han, Xiuying Wang,
• Abstract要約: 本研究では、財務データをテキストソースと統合し、中小企業の信用評価を強化するための総合的な枠組みを提案する。 中国の中小企業のデータセットから得られた実験結果によると、IMSTの精度は88.9%である。 提案モデルでは,より合理化されたアーキテクチャとリスク検出能力の強化を特徴とする,優れた解釈性と計算効率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.497136544404727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Traditional decision tree models, which rely exclusively on numerical variables, often encounter difficulties in handling high-dimensional data and fail to effectively incorporate textual information. To address these limitations, we propose the Integrated Multivariate Segmentation Tree (IMST), a comprehensive framework designed to enhance credit evaluation for small and medium-sized enterprises (SMEs) by integrating financial data with textual sources. The methodology comprises three core stages: (1) transforming textual data into numerical matrices through matrix factorization; (2) selecting salient financial features using Lasso regression; and (3) constructing a multivariate segmentation tree based on the Gini index or Entropy, with weakest-link pruning applied to regulate model complexity. Experimental results derived from a dataset of 1,428 Chinese SMEs demonstrate that IMST achieves an accuracy of 88.9%, surpassing baseline decision trees (87.4%) as well as conventional models such as logistic regression and support vector machines (SVM). Furthermore, the proposed model exhibits superior interpretability and computational efficiency, featuring a more streamlined architecture and enhanced risk detection capabilities.
• Abstract（参考訳）: 数値変数にのみ依存する伝統的な決定木モデルは、高次元データを扱うのに困難に遭遇し、テキスト情報を効果的に組み込むことができないことが多い。 これらの制約に対処するため,中小企業(中小企業)の財務データをテキストソースと統合して信用評価を強化するための総合的なフレームワークIMSTを提案する。 本手法は,(1)行列分解によるテキストデータの数値行列への変換,(2)ラッソ回帰を用いた健全な財務特徴の選択,(3)Gini指数やEntropyに基づく多変量セグメンテーションツリーの構築,そしてモデル複雑性の制御に最も弱いリンクプルーニングを適用した。 1,428の中国の中小企業のデータセットから得られた実験結果は、IMSTが88.9%の精度を達成し、ベースライン決定木(87.4%)を上回り、ロジスティック回帰やサポートベクターマシン(SVM)のような従来のモデルも上回っていることを示している。 さらに,提案モデルでは,より合理化されたアーキテクチャとリスク検出能力の強化を特徴として,より優れた解釈性と計算効率を示す。

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