Multi-modal deep learning for credit rating prediction using text and numerical data streams
Notice bibliographique
Résumé
Knowing which factors are significant in credit rating assessments leads to better decision-making. However, the focus of the literature thus far has been mostly on structured data, and fewer studies have addressed unstructured or multimodal datasets. In this paper, we present an analysis of the most effective architectures for the fusion of deep learning models to predict company credit rating classes, using structured and unstructured datasets of different types. In these models, we tested various combinations of fusion strategies with selected deep-learning models, including convolutional neural networks (CNNs) and variants of recurrent neural networks (RNNs), and pre-trained language models (BERT). We study data fusion strategies in terms of level (including early and intermediate fusion) and techniques (including concatenation and cross-attention). Our results show that a CNN-based multi-modal model with a hybrid fusion strategy outperformed other multimodal techniques. In addition, by comparing simple architectures with more complex ones, we found that more sophisticated deep learning models do not necessarily produce the highest performance. Furthermore, we found that the text channel plays a more significant role than numeric data, with the contribution of text achieving an AUC of 0.91, while the maximum AUC of numeric channels was 0.808. Finally, rating agencies on short, medium, and long-term performance show that Moody’s credit ratings outperform those of other agencies like Standard & Poor’s and Fitch Ratings. • We investigate fusion strategies and deep-learning models in credit prediction. • We quantify the contribution of structured and unstructured data in the best model. • We explore COVID-19’s impact on model performance and its crisis adaptability. • We assess rating agencies’ performance over short, medium, and long terms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».