Evaluating Financial Relational Graphs: Interpretation Before Prediction
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摘要
本报告提出了一种独立于下游任务的金融关系图评估框架FRI，结合基于SPNews数据集动态构建的公司关系图，设计了四项指标（回报相关稳定性、事件捕捉率、边因子模型对收益和波动率的解释能力），实现关系图在训练图神经网络前的有效解读。通过实验证明，基于新闻共现构建的动态图在解释性和预测性能上优于传统基于相关性的静态图，为金融图结构的客观评价开辟新途径。[page::0][page::4][page::6]
