米国の銀行セクター向け：インターバンク・コンタジョン監視のための説明可能グラフニューラルネットワーク—規制整合型フレームワーク
arXiv cs.LG / 2026/4/17
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要点
- 本論文は、インターバンクのコンタジョン（連鎖的な信用不安）を対象に、規制に整合したマクロプルーデンス監視と説明可能な銀行の早期警戒を目的とするST-GATという空間・時系列グラフ注意ネットワーク（GAT）フレームワークを提案する。
- ST-GATは、FDICの公開コールレポートから最大エントロピー推定により両者間のエクスポージャーを再構成し、8,103のFDIC保険対象機関について、2010Q1〜2024Q2の58四半期スナップショットで動的な有向・重み付きグラフを構築する。
- 結果として、AUPRCはGNNアーキテクチャ群で最高値（0.939 ± 0.010）を示し、XGBoost（0.944）にわずかに及ばないものの、コンタジョン監視において競争力のある性能が示される。
- アブレーションおよび解釈可能性の分析では、BiLSTMの時系列成分がAUPRCを+0.020改善し、時間方向の注意重みが単調減少パターンを示すこと、さらにパーミュテーション重要度がROAとNPL比率を主要な予測因子として特定したことが報告されている。
- 再現性と政策上の有用性を重視し、公開のFDICコールレポートとFRED系列のみを用い、コードと結果を公開している。
