Ce livre int gre la recherche sur les risques financiers des entreprises la technologie des r seaux neuronaux graphiques (GNN) pour relever les d fis de l'analyse des donn es financi res complexes et des interconnexions entre les entreprises. Il explore trois domaines cl s: 1. Repr sentation dynamique des graphes: Un cadre pour l'apprentissage de repr sentations graphiques dynamiques bas es sur les r les structurels est propos , capturant l' volution temporelle et les d pendances topologiques globales, marquant la premi re utilisation de l'apprentissage r current dans ce contexte.2. les effets de d bordement du momentum: Un algorithme GNN dual est introduit pour mod liser les relations interentreprises dynamiques et complexes et les effets de d bordement, offrant une nouvelle approche pour analyser leur impact sur la volatilit du march des valeurs mobili res. 3. Interpr tabilit du risque financier: Pour surmonter la nature de bo te noire des mod les d'apprentissage profond, un cadre GNN h t rog ne est d velopp pour g n rer des sous-graphes de preuves qui r v lent les facteurs internes et externes affectant le risque financier de l'entreprise, am liorant ainsi la transparence du mod le.
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