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J-GLOBAL ID：202202284100454837   整理番号：22A0651859

企業信用リスク早期警戒アルゴリズムのためのビッグデータ分析と離散選択モデル【JST・京大機械翻訳】

Big Data Analytics and Discrete Choice Model for Enterprise Credit Risk Early Warning Algorithm

著者 (1件)： Yu Jiangbo (Business School, Luoyang Normal University, Luoyang 471934, China)
資料名： Security and Communication Networks  (Security and Communication Networks)
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2740A  ISSN： 1939-0114  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： 大きいデータ解析と離散的選択モデルに基づくビジネス信用リスク早期警戒アルゴリズムを提示して,従来の企業信用リスク早期警戒アルゴリズムに悩まされる貧弱なサンプル適合性能,長い警報時間,および低い警報精度の問題に対処した。中国におけるA-shareリストアップ企業を,ビッグデータ分析に基づくサンプルをスクリーニングするための信用データソースとして選択した。スクリーニングの後,財政的破壊企業を結合させ,対サンプルを作成した。金融および企業のガバナンス特性を含む信用リスク変数を,作成したサンプルに基づいて選択した。企業金融リスクサブモデルと非財政リスクサブモデルを企業信用リスク変数に基づいて構築し,企業顧客の財政的と非財政的指標スコアを別々に評価し,企業信用リスクの離散選択モデルを開発した。アルゴリズムサンプル適合性能を採用して,企業の信用リスクの早期警報を達成した。大きいデータ解析と離散的選択モデルに基づくアルゴリズムを,その妥当性を検証するために,伝統的方法と比較した。実験の発見は,アルゴリズムサンプル適合性能が従来のものより優れていることを明らかにして,企業信用リスク早期警戒のためにより好適であった。提案モデルは85%の精度を示した。Copyright 2022 Jiangbo Yu. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  警報 ,  *リスク ,  精度 ,  変数 ,  金融 ,  データ解析 ,  *信用 ,  スクリーニング
準シソーラス用語： *選択モデル ,  ガバナンス ,  *ビッグデータ ,  *信用リスク ,  *離散選択モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  経営工学一般  (KA01010C)

引用文献 (25件)：

• D. Xiao, "International experience for SME credit risks identification: based on Monitoring-Cashflow method," Proceedings of the 2011 International Conference on Management and Service Science, pp. 1-4, Bangkok, Thailand, May 2011.
• M. Wang, J. Yu, Z. Ji, "Credit risk assessment of high-tech enterprises based on RSNCL-ANN ensemble model," Proceedings of the 2018 International Conference on Math and Art Intelligence (ICMAI), pp. 73-78, Chongqing, China, March 2018.
• J. Galindo, P. Tamayo, "Credit risk assessment using statistical and machine learning: basic methodology and risk modeling applications," Computational Economics, vol. 15, no. 1/2, pp. 107-143, 2000.
• X. Xiao-si, C. Ying, R. Ruo-en, "Studying on forecasting the enterprise bankruptcy based on SVM," Proceedings of the 2006 International Conference on Management Science and Engineering, pp. 1041-1045, Lille, France, October 2006.
• N. Bussmann, P. Giudici, D. Marinelli, J. Papenbrock, "Explainable machine learning in credit risk management," Computational Economics, vol. 57, no. 1, pp. 203-216, 2021.

タイトルに関連する用語 (7件)： 企業 ,  信用リスク ,  早期 ,  警戒 ,  アルゴリズム ,  データ分析 ,  離散選択モデル