論文の概要: Explainable Graph Neural Networks for Interbank Contagion Surveillance: A Regulatory-Aligned Framework for the U.S. Banking Sector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14232v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 19:07:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:29.930889
• Title: Explainable Graph Neural Networks for Interbank Contagion Surveillance: A Regulatory-Aligned Framework for the U.S. Banking Sector
• Title（参考訳）: 銀行間感染監視のための説明可能なグラフニューラルネットワーク:米国銀行セクターのための規制付きフレームワーク
• Authors: Mohammad Nasir Uddin,
• Abstract要約: ST-GATフレームワークは、銀行の早期警戒標識を検出するための説明可能なGNNベースのソリューションとして機能するために開発された。 58四半期のスナップショット(2010Q1-2024Q2)で8,103のFDIC保険機関をモデル化する。 このフレームワークは、すべてのGNNアーキテクチャの中で最も高い AUPRC を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40611352512781873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Spatial-Temporal Graph Attention Network (ST-GAT) framework was created to serve as an explainable GNN-based solution for detecting bank distress early warning signs and for conducting macro-prudential surveillance of the interbank system in the United States. The ST-GAT framework models 8,103 FDIC insured institutions across 58 quarterly snapshots (2010Q1-2024Q2). Bilateral exposures were reconstructed from publicly available FDIC Call Reports using maximum entropy estimation to produce a dynamic directed weighted graph. The framework achieves the highest AUPRC among all GNN architectures (0.939 +/- 0.010), trailing only XGBoost (0.944). Ablation analysis confirms the BiLSTM temporal component contributes +0.020 AUPRC; temporal attention weights exhibit a monotonically decreasing pattern consistent with long-run structural vulnerability weighting. Permutation importance identifies ROA (0.309) and NPL Ratio (0.252) as dominant predictors, consistent with post-mortem analyses of the 2023 regional banking crisis. All data are publicly available FDIC Call Reports and FRED series; all code and results are released.
• Abstract（参考訳）: ST-GAT(Spatial-Temporal Graph Attention Network)フレームワークは、銀行の早期警戒標識を検出し、米国内の銀行間システムのマクロ・プルーデンシャル監視を行うための説明可能なGNNベースのソリューションとして開発された。 ST-GATフレームワークは、58の四半期スナップショット(2010Q1-2024Q2)にわたる8,103のFDIC保険制度をモデル化している。 動的指向重み付きグラフを生成するために,最大エントロピー推定を用いたFDICコールレポートからバイラテラル露光を再構成した。 このフレームワークはすべてのGNNアーキテクチャ (0.939 +/- 0.010) の中で最も高い AUPRC を実現し、XGBoost (0.944) に次いでいる。 アブレーション分析により、BiLSTMの時間成分は+0.020 AUPRCに寄与することが確認された。 置換の重要性は、2023年の地域銀行危機の事後分析と一致し、ROA (0.309) と NPL Ratio (0.252) を支配的な予測要因とみなしている。 すべてのデータは FDIC Call Reports と FRED シリーズで公開されている。

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