研究框架与方法概述 [page::2]

• 设计了三个模块：财务数值特征提取（FNF）、年报文本特征提取（ARF）和信用评级预测（CRP）。

- FNF模块采用CNN、GNN、RNN等多种深度模型处理财务数据。

• ARF模块用FinBERT结合注意力机制深度抽取年报文本特征。

- CRP模块将财务与文本特征拼接后，输入多层感知机进行评级分类。

数据集构建与特征说明 [page::4]

| 特征类别 | 特征名称 | 类型 |
|---------|----------------------------------|-------------|
| 非金融类 | 评级机构，企业名称，评级，评级日期 | 非金融数据 |
| 金融类 | 流动比率、长期负债/资本、债务权益比率、毛利率等19项财务比率 | 财务指标 |

• 数据集包含2,307条样本，涵盖2010-2016年间5,408家美股公司财务数据与1,329份年报文本。

- 评级级别整合为7类（AAA至CCC），数据充分涵盖不同信用等级。

模型评估与性能提升 [page::5][page::6]

| 模型 | 原始准确率 | 加入ARF后准确率 | 提升幅度 |
|-----------------------|------------|----------------|---------|
| Feng et al. (2020) CNN | 72.7% | 81.7% | +9.0% |
| Feng et al. (2022) GNN | 69.8% | 81.7% | +11.9% |
| Tavakoli et al. (2023) RNN| 73.0% | 82.9% | +9.9% |

• 加入年报特征后，所有模型在召回率、F1指标上均有显著提升，BB和CCC等级提升最明显。

- GNN模型由于更强特征关系建模能力，整合年报信息后性能提升最大。

• 实验采用SMOTE处理类别不平衡，Adam优化器和学习率调度保证训练稳定性。

年报特征提取技术细节 [page::3]

• 年报使用pdfplumber和PyMuPDF工具预处理，提取文本及表格信息。

- FinBERT对年报文本进行分句编码，结合双向GRU和句子级注意力机制抽取语义特征。

• Transformer架构整合批次级段落特征，形成完整文档向量。

- 年报文本向量维度为1536，为模型提供丰富的非结构化信息补充。

量化模型与特征融合说明 [page::4]

• 将财务特征向量与年报特征向量拼接，输入多层感知机进行信用评级多分类预测。

- 输出包括7个信用等级概率，通过softmax归一化实现最终评级决策。

• 多层全连接网络实现非线性映射，提升评级准确率。

效果验证与混淆矩阵分析 [page::7]

• 融合年报特征后，模型在混淆矩阵中误分类显著减少，评级精度提升明显。

- 不同模型均表现出对低评级类别识别增强，表明年报特征有助于捕捉风险信号。

CreditARF: 综合金融数据与年报文本的企业信用评级框架详细解析

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：CreditARF: A Framework for Corporate Credit Rating with Annual Report and Financial Feature Integration

- 作者：Yumeng Shi, Zhongliang Yang, DiYang Lu, Yisi Wang, Yiting Zhou, Linna Zhou

• 机构：北京邮电大学网络空间安全学院，国泰君安证券，河北工业大学

- 发表时间：未知具体日期（材料显示2024年前沿研究）

• 研究主题：构建融合财务指标与年报文本特征的企业信用评级框架，利用深度学习尤其是大语言模型（LLMs）提高评级准确性。

报告的核心论点是：现有的基于财务指标的企业信用评级模型忽视了非财务文本数据（如年报）的重要信息，为此本文提出一个将传统财务数据与基于FinBERT提取的年报文本特征深度融合的信用评级框架（CreditARF）。该框架显著提升评级准确率，约提升8-12%，并发布了包含2307条样本的综合企业评级数据集（CCRD）。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 引言（Introduction）

• 论点总结：

- 企业信用评级是市场经济中的核心中介服务，关键在于评估企业偿债能力，减少风险。
- 传统信用评级依赖财务指标与机器学习模型（如SVM、决策树、集成学习）发展至深度学习（CNN、RNN、GNN、Transformer）。
- 非财务数据（新闻、行业报告、年报文本）反映企业潜在风险及经营状况，是评级重要补充。
- 年报包含合规的详细信息，包含资产负债、经营分析等，是非结构化多源信息，很难用传统ML模型充分利用。
- 现有大语言模型尚未在信用评级中被充分应用。

• 目标：设计一个基于深度学习的综合框架，融合传统财务数据与基于LLM提取的年报文本特征，提升评级效能。

- 贡献：提出融合财务与年报数据的神经网络框架；建立大规模综合数据集CCRD；验证方法的泛化能力。[page::0]

2.2 相关工作（Related Work）

• 以往工作重点：多依赖定量财务信息，采用CNN、GNN、Transformer、对比学习等各类深度学习模型提升评级精度。

- 非财务数据的利用：新闻情绪、社交媒体舆情等被尝试纳入，年报文本的机器学习向量化方法（BOW、Word2Vec、Doc2Vec）也被应用。

• 不足：大多数非财务特征提取仍依赖浅层机器学习，信息提取能力有限。

- 创新点：本文首次引入FinBERT等大语言模型对年报文本进行深度特征提取，提升语义理解深度与综合利用效率。[page::1]

2.3 方法（Method）

任务定义（Task Modeling）

• 将企业信用评级定义为多分类问题，评级分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC七类。

- 输入包括两类特征：金融数值特征集 \(\mathbf{X}^F\) 和年报文本特征 \(\mathbf{X}^A\)。

• 分别用专门的编码器$\mathrm{M}^{\mathrm{FNF}}$和$\mathrm{M}^{\mathrm{ARF}}$处理上述特征，最终将两者拼接进入评级预测模型$\mathrm{M}^{\mathrm{CRP}}$ 得到输出。

金融数值特征提取（FNF）

• 对财务数据建模采用现有深度学习模型架构进行验证：

- CNN模型将财务向量转为二维矩阵，利用卷积核提取局部模式。
- GNN模型构造基于财务属性的图结构，通过图注意力网络（GAT）学习属性间复杂关系。
- RNN模型用LSTM捕捉时间序列财务数据中的长期依赖。

• 公式详细描述了各模型运算及特征向量生成过程，强调其捕捉非线性与交叉关系的能力。[page::1,2,3]

年报特征提取（ARF）

• 预处理阶段：借助pdfplumber、PyMuPDF提取PDF年报中的文本、表格和图片，转成纯文本确保结构完整。

- 利用FinBERT（金融领域定制版BERT模型）提取文本深度语义特征，具体分3步：
- 句子编码器：文本分句tokenize, 固定句长和批量处理，高效产生词向量及注意力权重。
- 句子级注意机制：用双向GRU捕捉句间语境，计算句子注意力分值突出关键句。
- 文档编码器：将句子嵌入分批组成段落，通过Transformer编码器融合局部及全局上下文，并最终池化获得年度报告全局向量表现。

• 该方法使得文本特征能够充分反映年报复杂语义层次及潜在风险信息。[page::3]

信用评级预测（CRP）

• 将$\mathbf{X}^F$和$\mathbf{X}^A$拼接为综合特征$\mathbf{Z}$，输入多层全连接神经网络（MLP）进行非线性映射。

- 输出层使用softmax对7分类评级概率进行归一化，最终预测企业信用等级。

• 模型参数通过标准反向传播训练优化。

- 此步是将财务数据与年报的融合关键低维映射至综合评级空间。[page::4]

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3. 图表深度解读

3.1 图1：CreditARF框架架构图

• 描述：展示了三个模块——金融特征提取（FNF）、年报特征提取（ARF）和信用评级预测（CRP）的整体流程。

- 细节解读：
- 年报经过文本分块，FinBERT tokenizer生成句子向量，GRU以句子级注意力强化语义，Transformer捕获段落间依赖，最终特征嵌入形成年报深层特征向量。
- 财务特征通过多种深度模型（CNN、GNN、LSTM等）提取，映射成固定向量。
- 两类特征最终拼接送入全连接层，输出评级预测。

• 作用与贡献：图清晰展示了如何利用先进NLP模型结合传统财务数据，实现跨模态融合，推动信用评级准确性。[page::2]

3.2 表格I及II：数据集信息

• 表I：示例企业及对应年报年份（2010-2016）。包含多家上市公司，证明数据涵盖多行业丰富样本。

- 表II：主要财务指标列表，包括流动比率、负债比率、毛利率、经营现金流等共计20项，覆盖盈利能力、偿债能力和运营效率等多角度指标。

• 意义：数据涵盖面广，结合了结构化财务与非结构化文本，确保模型训练的多维度信息支持。[page::4]

3.3 表III：实验结果

• 对比多种模型（LR,SVM,CNN,GNN,LSTM）在引入年报特征（ARF）前后的准确率、召回率及F1分数等指标。

- 发现引入ARF后，所有模型的整体准确率均提升8%-12%，如Feng等2020年的CNN模型准确率从0.727提升至0.817。

• 各评级类别的性能也显著改进，特别是BB等级的召回率提升超20%。

- GNN模型受益最大，说明图神经网络结合文本特征的互补优势明显。

• 表格充分量化展示ARF带来的预测性能提升，证明融合方法有效。[page::5]

3.4 图2：混淆矩阵对比图

• 比较了三个基线模型及其加入ARF后的混淆矩阵，行表示真实评级，列表示预测评级。

- 加入ARF后的矩阵中对角线（正确分类数量）明显更深，错误分类明显减少。

• 这一视觉效果直接反映出该框架提升了模型的准确率和稳定性。

- 结论：年报信息有助于减少评级错误，尤其是复杂等级间的区分误差明显下降。[page::7]

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4. 估值分析

本研究并未涉及传统意义上的商业估值分析（如DCF、P/E市盈率），侧重于企业信用评级的分类模型设计和性能验证。核心关注点在于模型框架和特征融合对评级准确率的提升。因而无具体估值模型和目标价格讨论。

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5. 风险因素评估

报告未专门列出风险因素分析，但从框架设计和数据层面可推断：

• 风险之一：文本特征的非结构化、多样化可能导致信息提取噪音。

- 缓解措施：采用FinBERT深度预训练金融语言模型和注意力机制，有效捕捉关键语义，降低无关信息干扰。

• 评级类别不平衡风险：通过SMOTE样本平衡技术缓解类别稀缺问题。

- 数据更新周期风险：年报和财务数据存在时效性延迟，模型对最新信息敏感性有限。

整体而言，作者通过框架设计和实验手段部分解决了现实风险，但未细述其他潜在市场变量风险。

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6. 批判性视角与细微差别

• 非财务数据利用的技术挑战：年报文本虽丰富，但文本长度和内容复杂，截断和批处理操作可能导致部分信息丢失，影响全面性。

- 模型泛化能力：数据集覆盖公开上市美企，尚无覆盖私企或新兴市场的样本，可能限制适用范围。

• 类别合并：将23个信用等级合并为7个简化类别，有助于缓解样本不足，但可能牺牲评级细粒度。

- 评价标准与实际应用状况：准确率提升明显，然而表格中部分类别的基础Recall和F1分仍较低，实际应用时需结合经济环境和业务判断。

• 依赖FinBERT预训练模型：性能受限于预训练语料的覆盖范围和更新频率。未来可结合领域适应训练进一步提升。

总体而言，报告科学合理，基于多模型对比加强论证，但未来需针对非结构化文本信息完整性的进一步验证。

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7. 结论性综合

本报告针对企业信用评级任务，提出了一个创新的融合传统财务特征与从企业年报中提取的文本深层特征的综合框架CreditARF。该框架采用FinBERT作为关键的文本编码器，通过句子级注意力和Transformer建模捕捉年报多层次、非结构化信息，有效补充了传统财务指标的不足。

利用含2307条多维度样本的自建CCRD数据集，研究设计了基于CNN、GNN、LSTM三类深度结构的财务特征提取模型，融合年报特征后，在所有模型上取得了8%-12%的准确率提升，尤其是在GNN中的表现最为突出。按具体评级类别细分，BB评级类别的召回率提升最为明显，表明年报信息在复杂信用等级判别中发挥了重要作用。通过混淆矩阵可视化进一步证实框架有效减少错分，增强分类稳健性。

表1与表2描绘了数据集的样本构成和财务因子维度，图1清晰展现了模型架构及数据流，表3和图2量化及可视化了性能改善，整体设计严谨且实用。这一研究拓展了非结构化金融文本在企业信用评级领域的应用边界，为信用风险管理、投资决策等提供了更全面的技术支持。未来工作可聚焦数据多样化、模型泛化、风险动态监控等方向深化。

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参考文献

报告末附全文参考文献，包括FinBERT、BERT模型、先前信用评级相关机器学习和深度学习研究，确保内容的学术可靠性。[page::6,7]

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总结：本报告系统地研发了一个集成财务与年报文本的企业信用评级框架，采用先进大语言模型和深度学习技术，验证中显示其在提高评级准确率和风险识别能力方面优势明显，极大丰富了企业信用评估的特征空间与模型设计思路，为后续相关研究和实务应用提供了优质范本。

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