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Corporate Credit Ratings Based on Hierarchical heterogeneous graph neural networks

Machine Intelligence Research 2024年第2期21卷 257-271页

作者： Bo-Jing Feng Xi Cheng Hao-Nan Xu Wen-Fang Xue Center for Research on Intelligent Perception and Computing National Laboratory of Pattern RecognitionInstitute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China

order to help investors understand the credit status of target corporations and reduce investment risks,the corporate credit rating model has become an important evaluation tool in the financial *** models are based on statistical learning,machine learning and deep learning especially graph neural networks(GNNs).However,we found that only few models take the hierarchy,heterogeneity or unlabeled data into account in the actual corporate credit rating ***,we propose a novel framework named hierarchical heterogeneous graph neural networks(HHGNN),which can fully model the hierarchy of corporate features and the heterogeneity of relationships between *** addition,we design an adversarial learning block to make full use of the rich unlabeled samples in the financial *** experiments conducted on the public-listed corporate rating dataset prove that HHGNN achieves SOTA compared to the baseline methods.

关键词： Corporate credit rating hierarchical relation heterogeneous graph neural networks adversarial learning

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