Previsão do risco empresarial e investigação da interpretabilidade com base em GNNs

Este livro integra a investiga誽o sobre o risco financeiro das empresas com a tecnologia de redes neuronais gr塻icas (GNN) para enfrentar os desafios da an嫮ise de dados financeiros complexos e as interliga踥es entre empresas. Explora tr瘰 嫫eas-chave: 1. Representa誽o din滵ica de gr塻icos: Prop髊-se um quadro para a aprendizagem de representa踥es gr塻icas din滵icas com base em pap嶯s estruturais, capturando a evolu誽o temporal e as depend瘽cias topol鏬icas globais, marcando a primeira utiliza誽o da aprendizagem recorrente neste contexto: Um algoritmo GNN duplo ?introduzido para modelar as rela踥es din滵icas e complexas entre empresas e os efeitos de transbordamento de impulso, oferecendo uma nova abordagem para analisar o seu impacto na volatilidade do mercado de valores mobili嫫ios.3. Interpretabilidade do risco financeiro: Para ultrapassar a natureza de caixa negra dos modelos de aprendizagem profunda, ?desenvolvida uma estrutura GNN heterog幯ea para gerar subgrafos de provas que revelam factores internos e externos que afectam o risco financeiro das empresas, aumentando a transpar瘽cia do modelo. Os resultados experimentais validam os m彋odos propostos, mostrando melhorias em v嫫ias tarefas, ao mesmo tempo que aumentam significativamente a interpretabilidade do modelo com tempos de infer瘽cia mais r嫚idos.