Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Ta książka integruje badania nad ryzykiem finansowym przedsiębiorstw z technologią grafowych sieci neuronowych (GNN), aby sprostać wyzwaniom związanym z analizą złożonych danych finansowych i wzajemnych powiązań między przedsiębiorstwami. Bada ona trzy kluczowe obszary: 1. Dynamiczna reprezentacja grafów: Zaproponowano ramy do uczenia się dynamicznych reprezentacji grafów opartych na rolach strukturalnych, przechwytujących ewolucję czasową i globalne zależności topologiczne, oznaczając pierwsze zastosowanie uczenia rekurencyjnego w tym kontekście. 2. Efekty rozprzestrzeniania się pędu: Wprowadzono podwójny algorytm GNN do modelowania dynamicznych, złożonych relacji między przedsiębiorstwami i efektów rozprzestrzeniania się dynamiki, oferując nowe podejście do analizy ich wpływu na zmienność rynku papierów wartościowych.3. Interpretowalność ryzyka finansowego: Aby przezwyciężyć czarnoskrzynkowy charakter modeli głębokiego uczenia się, opracowano heterogeniczną strukturę GNN w celu generowania podgrafów dowodowych, które ujawniają wewnętrzne i zewnętrzne czynniki wpływające na ryzyko finansowe przedsiębiorstwa, zwiększając przejrzystość modelu.
