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J-GLOBAL ID：201702263319133865   整理番号：17A1501429

銀行における中小企業のための溶解力予測【Powered by NICT】

Solvency prediction for small and medium enterprises in banking

著者 (3件)： Figini Silvia (University of Pavia, Italy) ,  Bonelli Federico (RIDS, University of Pavia, Italy) ,  Giovannini Emanuele (Head of Italy Credit Risk Modelling, UniCredit Bank)
資料名： Decision Support Systems  (Decision Support Systems)
巻： 102  ページ： 91-97  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0487C  ISSN： 0167-9236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： SMEのためのデフォルトを予測する新しいアプローチを述べた。局所異常値因子に基づく多変量異常値検出技術は信用リスク推定のためのパラメトリックおよび非パラメトリックモデルの試料の性能を改善するために提案した。モデルはUniCreditバンクにより提供された実際のデータセットで試験した。手での結果は,筆者らの提案は,予測能力の点で結果を改善し,意思決定を行うために金融機関を支持することを確認した。単一およびアンサンブルモデルを比較し,特にパラメトリックモデル内部の,一般化された極値回帰モデルは,ロジスティック回帰の適した競合物として提案されている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *溶解 ,  回帰モデル ,  意思決定 ,  *予測 ,  *銀行 ,  金融機関 ,  異常値 ,  *中小企業
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  予測能力 ,  パラメトリックモデル ,  信用リスク ,  異常値検出 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 信用リスク ,  確率デフォルト ,  二成分一般化極値モデル ,  アンサンブル ,  多変量異常値検出

分類 (2件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  事務・経営情報処理  (JE15020F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 銀行 ,  中小企業 ,  予測