Temporal-Aligned Meta-Learning for Risk Management: A Stacking Approach for Multi-Source Credit Scoring
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摘要
本文提出一种面向意大利中小企业的时序对齐元学习信用评分框架：先以年报为锚构建静态（12个月）PD模型，再用月度行为数据通过EWMA与指数插值建模PD的月度演进，最后采用堆叠（stacking）将多源评分融合为可解释的元模型，从而解决数据发布滞后与多频率异步问题并提升预测稳定性与时序一致性 [page::0][page::3][page::6]
