文献
J-GLOBAL ID:202002221701932137
整理番号:20A0805661
データマイニング技術によるIFRS9下のデフォルト確率の予測【JST・京大機械翻訳】
Predicting Probability of Default Under IFRS 9 Through Data Mining Techniques
著者 (5件):
Martinelli Fabio
(Institute for Informatics and Telematics, National Research Council of Italy, Pisa, Italy)
,
Mercaldo Francesco
(Institute for Informatics and Telematics, National Research Council of Italy, Pisa, Italy)
,
Mercaldo Francesco
(Department of Biosciences and Territory, University of Molise, Pesche, IS, Italy)
,
Raucci Domenico
(Department of Economic Studies, G. d’Annunzio University, Chieti-Pescara, Italy)
,
Santone Antonella
(Department of Biosciences and Territory, University of Molise, Pesche, IS, Italy)
資料名:
Advances in Intelligent Systems and Computing
(Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻:
1150
ページ:
959-969
発行年:
2020年
JST資料番号:
W5075A
ISSN:
2194-5357
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
ドイツ (DEU)
言語:
英語 (EN)