哪些公司调整至关重要？基于提升建模对财务健康状况的洞察
计算工程、金融与科学
2025-06-25 v1 机器学习
摘要
提升建模已在多个领域取得显著成功，尤其是在在线营销中。它是一种主要利用机器学习和深度学习来估计个体处理效应的方法。本文应用提升建模来分析公司调整对其财务状况的影响，并将这些调整视为本研究中的处理或干预。尽管关于二元处理、多元处理和连续处理已有广泛的研究和应用，但公司调整通常比这些场景更为复杂，因为它们构成了一系列随时间变化的多个行动。公司调整的效应估计不仅需要考虑个体处理特征，还需要考虑这一系列处理的时间顺序。本研究收集了一个关于卢森堡公司财务报表和报告行为的真实数据集用于实验。首先，我们使用两个元学习器和另外三个著名的提升模型，通过将调整简化为二元处理来分析不同的公司调整。此外，我们提出了一个新的提升建模框架（MTDnet）来解决这些调整的时间依赖性，实验结果表明考虑这些调整时机的重要性。
引用
@article{arxiv.2506.19049,
title = {Which Company Adjustment Matter? Insights from Uplift Modeling on Financial Health},
author = {Xinlin Wang and Mats Brorsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.19049},
year = {2025}
}