文献

J-GLOBAL ID：202202229866385318   整理番号：22A0844695

競合信用リスクのためのランダム生存森林【JST・京大機械翻訳】

Random survival forest for competing credit risks

著者 (2件)： Frydman Halina (Department of Technology, Operations, NYU Leonard N Stern School of Business, New York, New York, USA) ,  Matuszyk Anna (Institute of Finance, Warsaw School of Economics, Warsaw, Poland)
資料名： Journal of the Operational Research Society  (Journal of the Operational Research Society)
巻： 73  号： 1  ページ： 15-25  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0248A  ISSN： 0160-5682  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 競争リスク(CR Rsf)のためのランダム生存森林は,樹木ベースの推定と予測方法である。この最近提案された方法の応用は,既存の信用リスク文献ではまだ考慮されていない。既存の競合リスク法と比較したCR Rsfの魅力的特徴は,それがノンパラメトリックであり,高次元データを扱う能力を持っていることである。本論文では,CR Rsfを,2つの競合する信用リスク,即ち,デフォルトと早期の返却を含む,金融データセットに適用した。この応用は2つの新しい知見をもたらした。第1に,CR Rsfは,予測精度に関して,競合リスクのための生存解析-Cox比例ハザードモデルにおける最新のモデルの状態であった。第2に,初期回復の競合リスク事象を無視することは,デフォルトの累積確率の上方バイアス推定をもたらす。最初の知見は,CR Rsfが既存の競合リスクモデルに対する有用な代替法であることを示唆する。第2は,競合するリスクが存在する場合におけるデフォルトの確率の推定に専念した現存の文献に対する分岐を持つが,明示的に考慮されていない。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  確率 ,  関数 ,  *競争 ,  推定 ,  データ ,  *リスク ,  精度 ,  ノンパラメトリック法 ,  金融 ,  モデル ,  回帰モデル ,  現象
準シソーラス用語： 比例ハザードモデル ,  ハザードモデル ,  予測精度 ,  高次元データ ,  *信用リスク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  ブリアスコア ,  競合信用リスク ,  コックスハザードモデル ,  デフォルトの累積入射関数

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 競合 ,  信用リスク ,  生存 ,  森林