論文の概要: FinCARE: Financial Causal Analysis with Reasoning and Evidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20221v1
• Date: Thu, 23 Oct 2025 05:14:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:17.425135
• Title: FinCARE: Financial Causal Analysis with Reasoning and Evidence
• Title（参考訳）: FinCARE:ReasoningとEvidenceによる財務因果分析
• Authors: Alejandro Michel, Abhinav Arun, Bhaskarjit Sarmah, Stefano Pasquali,
• Abstract要約: Portfolioのマネージャは相関に基づく分析と、パフォーマンスを駆動する真の因果関係のキャプチャに失敗する手法に依存している。 本稿では,SEC 10-K の申請書から抽出した財務知識グラフと大規模言語モデル推論の2つの相補的な情報源から,統計的因果探索アルゴリズムとドメイン知識を統合するハイブリッドフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Portfolio managers rely on correlation-based analysis and heuristic methods that fail to capture true causal relationships driving performance. We present a hybrid framework that integrates statistical causal discovery algorithms with domain knowledge from two complementary sources: a financial knowledge graph extracted from SEC 10-K filings and large language model reasoning. Our approach systematically enhances three representative causal discovery paradigms, constraint-based (PC), score-based (GES), and continuous optimization (NOTEARS), by encoding knowledge graph constraints algorithmically and leveraging LLM conceptual reasoning for hypothesis generation. Evaluated on a synthetic financial dataset of 500 firms across 18 variables, our KG+LLM-enhanced methods demonstrate consistent improvements across all three algorithms: PC (F1: 0.622 vs. 0.459 baseline, +36%), GES (F1: 0.735 vs. 0.367, +100%), and NOTEARS (F1: 0.759 vs. 0.163, +366%). The framework enables reliable scenario analysis with mean absolute error of 0.003610 for counterfactual predictions and perfect directional accuracy for intervention effects. It also addresses critical limitations of existing methods by grounding statistical discoveries in financial domain expertise while maintaining empirical validation, providing portfolio managers with the causal foundation necessary for proactive risk management and strategic decision-making in dynamic market environments.
• Abstract（参考訳）: Portfolioのマネージャは相関に基づく分析とヒューリスティックな手法を頼りにしており、パフォーマンスを駆動する真の因果関係を捉えられない。 本稿では,SEC 10-K の申請書から抽出した財務知識グラフと大規模言語モデル推論の2つの相補的な情報源から,統計的因果探索アルゴリズムとドメイン知識を統合するハイブリッドフレームワークを提案する。 提案手法は,知識グラフ制約をアルゴリズム的に符号化し,LLM概念推論を仮説生成に活用することにより,3つの代表的な因果発見パラダイム,制約ベース(PC),スコアベース(GES),連続最適化(NOTEARS)を体系的に強化する。 KG+LLMで強化した手法は18変数にわたる500社の合成財務データセットに基づいて評価され、PC(F1: 0.622 vs. 0.459 baseline, +36%)、GES(F1: 0.735 vs. 0.367, +100%)、NOTEARS(F1: 0.759 vs. 0.163, +366%)の3つのアルゴリズムで一貫した改善を示した。 このフレームワークは、対実予測のための平均絶対誤差0.003610、介入効果の完全な方向精度で信頼性の高いシナリオ解析を可能にする。 また、金融分野の専門知識を統計的に把握し、実証的な検証を維持しつつ、ポートフォリオマネージャに動的な市場環境における積極的なリスク管理と戦略的意思決定に必要な因果的基盤を提供することにより、既存の手法の限界にも対処する。

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