論文の概要: Machine Learning Enabled Early Warning System For Financial Distress Using Real-Time Digital Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22287v1
• Date: Sat, 25 Oct 2025 13:12:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.023564
• Title: Machine Learning Enabled Early Warning System For Financial Distress Using Real-Time Digital Signals
• Title（参考訳）: リアルタイムデジタル信号を用いたファイナンシャルディストレスの早期警報システムを実現する機械学習
• Authors: Laxmi pant, Syed Ali Reza, Md Khalilor Rahman, MD Saifur Rahman, Shamima Sharmin, Md Fazlul Huq Mithu, Kazi Nehal Hasnain, Adnan Farabi, Mahamuda khanom, Raisul Kabir,
• Abstract要約: 本研究では,機械学習による早期警戒システムを導入し,ほぼリアルタイムで財政難を特定する。 13ヶ月にわたる3回のモニタリングラウンドで追跡された750世帯のパネルデータセットを使用します。 システムは二進的災害検知と多クラス重大度分類の両方に対して確実に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07282038457285603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing instability of both global and domestic economic environments has increased the risk of financial distress at the household level. However, traditional econometric models often rely on delayed and aggregated data, limiting their effectiveness. This study introduces a machine learning-based early warning system that utilizes real-time digital and macroeconomic signals to identify financial distress in near real-time. Using a panel dataset of 750 households tracked over three monitoring rounds spanning 13 months, the framework combines socioeconomic attributes, macroeconomic indicators (such as GDP growth, inflation, and foreign exchange fluctuations), and digital economy measures (including ICT demand and market volatility). Through data preprocessing and feature engineering, we introduce lagged variables, volatility measures, and interaction terms to capture both gradual and sudden changes in financial stability. We benchmark baseline classifiers, such as logistic regression and decision trees, against advanced ensemble models including random forests, XGBoost, and LightGBM. Our results indicate that the engineered features from the digital economy significantly enhance predictive accuracy. The system performs reliably for both binary distress detection and multi-class severity classification, with SHAP-based explanations identifying inflation volatility and ICT demand as key predictors. Crucially, the framework is designed for scalable deployment in national agencies and low-bandwidth regional offices, ensuring it is accessible for policymakers and practitioners. By implementing machine learning in a transparent and interpretable manner, this study demonstrates the feasibility and impact of providing near-real-time early warnings of financial distress. This offers actionable insights that can strengthen household resilience and guide preemptive intervention strategies.
• Abstract（参考訳）: 世界的な経済環境と国内経済環境の不安定化により、家庭レベルでの財政難のリスクが高まっている。 しかし、伝統的な計量モデルは、しばしば遅延や集約されたデータに依存し、その有効性を制限する。 本研究では、リアルタイムデジタル信号とマクロ経済信号を用いて、ほぼリアルタイムに金融難を識別する機械学習に基づく早期警報システムを提案する。 13ヶ月にわたる3回の監視ラウンドで追跡された750世帯のパネルデータセットを用いて、社会経済特性、マクロ経済指標(GDP成長、インフレ、外国為替変動など)、デジタル経済対策(ICT需要、市場のボラティリティなど)を組み合わせる。 データ前処理と機能エンジニアリングを通じて、段階的および突発的な金融安定の変化を捉えるために、ラベル付き変数、ボラティリティ尺度、相互作用用語を導入します。 我々は,ロジスティック回帰や決定木などのベースライン分類器を,ランダム森林,XGBoost,LightGBMなどの高度なアンサンブルモデルと比較した。 以上の結果から,デジタル経済の工学的特徴が予測精度を著しく向上させることが示唆された。 SHAPに基づく説明では、インフレーションのボラティリティとICT需要を重要な予測要因として特定している。 重要な点として、このフレームワークは国家機関や低帯域の地方オフィスに拡張性を持たせるために設計されており、政策立案者や実践者が利用できるようにしている。 機械学習を透過的かつ解釈可能な方法で実装することにより、金融難の早期警告をほぼリアルタイムに提供する可能性と影響を実証する。 これは、家庭のレジリエンスを強化し、予防的介入戦略をガイドする実行可能な洞察を提供する。

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