Why Bonds Fail Differently? Explainable Multimodal Learning for Multi-Class Default Prediction

📄 arXiv: 2509.10802v1 📥 PDF

作者: Yi Lu, Aifan Ling, Chaoqun Wang, Yaxin Xu

分类: q-fin.RM, cs.CL, cs.LG, q-fin.CP

发布日期: 2025-09-13

💡 一句话要点

提出EMDLOT模型，解决债券违约预测中金融数据不规则性和模型可解释性问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 债券违约预测 多模态学习 时间序列分析 深度学习 可解释性 金融风险管理 LSTM

📋 核心要点

  1. 传统机器学习模型难以有效处理金融数据的不规则性和时间依赖性，深度学习模型又缺乏金融决策所需的可解释性。
  2. EMDLOT框架通过整合数值时间序列和非结构化文本数据，并引入时间感知LSTM和软聚类、多级注意力机制来解决上述问题。
  3. 实验结果表明，EMDLOT在违约预测的关键指标上显著优于传统和深度学习基线模型，并提供了经济直观的违约因素解释。

📝 摘要（中文）

针对中国债券市场在监管改革和宏观经济波动背景下违约事件激增的问题，以及传统机器学习模型难以捕捉金融数据的不规则性和时间依赖性，且深度学习模型缺乏可解释性的挑战，本文提出了EMDLOT（Explainable Multimodal Deep Learning for Time-series）框架，用于多类别债券违约预测。EMDLOT集成了数值时间序列（金融/宏观经济指标）和非结构化文本数据（债券招募说明书），使用时间感知LSTM处理不规则序列，并采用软聚类和多级注意力机制来提高可解释性。在1994家中国企业（2015-2024年）上的实验表明，EMDLOT在召回率、F1分数和mAP方面优于传统模型（如XGBoost）和深度学习模型（如LSTM），尤其是在识别违约/延期企业方面。消融研究验证了每个组件的价值，注意力分析揭示了经济上直观的违约驱动因素。这项工作为透明的金融风险建模提供了一个实用的工具和一个值得信赖的框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决债券违约预测问题，特别是针对中国债券市场违约事件增多，传统机器学习方法难以有效处理金融时间序列数据的不规则性和时间依赖性，以及深度学习模型缺乏可解释性的问题。现有方法难以提供透明的风险评估，阻碍了金融决策。

核心思路：论文的核心思路是结合多模态数据（数值时间序列和文本数据），利用深度学习模型提取特征，并通过引入时间感知机制和注意力机制来提高模型对不规则时间序列的处理能力和可解释性。通过软聚类，模型能够学习到不同类型的违约模式，从而提升预测精度。

技术框架：EMDLOT框架主要包含以下几个模块：1) 数据预处理模块，处理数值时间序列和文本数据；2) 时间感知LSTM模块，用于提取时间序列特征；3) 文本特征提取模块，用于提取文本特征；4) 软聚类模块，将企业划分为不同的风险类别；5) 多级注意力模块，用于识别关键的违约驱动因素；6) 预测模块，基于提取的特征进行违约预测。

关键创新：EMDLOT的关键创新在于：1) 整合了多模态数据，充分利用了数值和文本信息；2) 引入了时间感知LSTM，有效处理了不规则时间序列；3) 采用了软聚类方法，能够学习到不同的违约模式；4) 设计了多级注意力机制，提高了模型的可解释性，能够识别关键的违约驱动因素。与现有方法相比，EMDLOT在预测精度和可解释性方面都有显著提升。

关键设计：时间感知LSTM通过在LSTM的基础上引入时间衰减因子，使得模型能够更好地处理不规则时间间隔的数据。软聚类模块使用高斯混合模型对企业进行聚类，每个企业属于不同类别的概率不同。多级注意力机制包括时间注意力和特征注意力，分别用于关注关键的时间点和特征。损失函数包括交叉熵损失和聚类损失，用于优化预测精度和聚类效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，EMDLOT模型在召回率、F1分数和mAP等指标上均优于传统机器学习模型（如XGBoost）和深度学习模型（如LSTM）。特别是在识别违约/延期企业方面，EMDLOT的性能提升尤为显著。消融实验验证了每个组件的有效性，注意力分析揭示了经济上直观的违约驱动因素，进一步证明了模型的可解释性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融风险管理、信用评级、投资决策等领域。金融机构可以利用EMDLOT模型进行债券违约风险评估，提前预警潜在的违约事件，从而降低投资风险。该模型还可以帮助监管机构更好地了解债券市场的风险状况，制定更有效的监管政策。此外，该模型的可解释性使其能够为投资者提供更透明的风险评估报告。

📄 摘要（原文）

In recent years, China's bond market has seen a surge in defaults amid regulatory reforms and macroeconomic volatility. Traditional machine learning models struggle to capture financial data's irregularity and temporal dependencies, while most deep learning models lack interpretability-critical for financial decision-making. To tackle these issues, we propose EMDLOT (Explainable Multimodal Deep Learning for Time-series), a novel framework for multi-class bond default prediction. EMDLOT integrates numerical time-series (financial/macroeconomic indicators) and unstructured textual data (bond prospectuses), uses Time-Aware LSTM to handle irregular sequences, and adopts soft clustering and multi-level attention to boost interpretability. Experiments on 1994 Chinese firms (2015-2024) show EMDLOT outperforms traditional (e.g., XGBoost) and deep learning (e.g., LSTM) benchmarks in recall, F1-score, and mAP, especially in identifying default/extended firms. Ablation studies validate each component's value, and attention analyses reveal economically intuitive default drivers. This work provides a practical tool and a trustworthy framework for transparent financial risk modeling.