面向财务报表的可解释人工智能用于识别盈利预测因子
机器学习
2025-01-30 v1
摘要
影响企业绩效的经济变量相互关联，使得预测公司盈利趋势这一任务具有挑战性。现有方法往往依赖简单模型和财务比率，未能捕捉相互影响的复杂性。本文应用机器学习技术，对来自AIDA数据库（由意大利上市公司2013至2022年的财务报表数据组成）进行建模。我们present了不同模型的比较研究，并遵循欧洲人工智能法规，对所提出的方法进行可解释性分析。特别是，我们提出一种基于博弈论的可解释人工智能方法，以识别最敏感的特征并提高结果的可解释性。
引用
@article{arxiv.2501.17676,
title = {Explainable Artificial Intelligence for identifying profitability predictors in Financial Statements},
author = {Marco Piazza and Mauro Passacantando and Francesca Magli and Federica Doni and Andrea Amaduzzi and Enza Messina},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.17676},
year = {2025}
}
备注
Short paper presented at Workshop on "Ai in Finance" at European Conference on Artificial Intelligence