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World File Search System信用风险
信用风险对动量和反向策略的影响
摘要：我们考察了三个南亚市场（即孟加拉国、印度和巴基斯坦）的动量和反向策略的盈利能力。我们还分析了 2008 年至 2014 年信用风险是否影响这些市场的动量和反向回报。我们使用与公司不偿还债务相关的违约风险作为信用风险的衡量标准。为此，我们使用 Kealhofer、McQuown 和 Vasicek (KMV) 模型的违约距离 (DD) 作为信用风险的代理。我们计算信用风险并根据高、中、低风险制定公司的动量和反向策略。我们发现在这三个市场中，中高信用风险投资组合的动量和反向回报都很显著，而低信用风险投资组合的动量和反向回报则不显著。
`数据驱动的信用风险监控：利用机器...
摘要此评论探讨了信用风险监控的演变，从而追溯了其从传统定性评估到当前机器学习（ML）的旅程。它强调了ML和大数据的整合如何引入前所未有的功能，以分析广泛的数据集并检测超出人类能力的微妙模式。这些高级技术可以通过随机森林，梯度增强和决策树等技术实现更准确，高效和动态的信用风险预测。对信用风险评估中这些方法的变革潜力进行了严格的研究，以解决诸如传统系统集成，数据质量和法规合规性等挑战。它强调了将前瞻性宏观经济指标纳入适用的财务报告标准和监管要求的重要性。此外，它强调了确保模型透明度保持信任和合规性的必要性。通过利用大数据和ML的力量，研究表明，金融机构可以实现更精确和主动的风险评估，增强决策过程并减轻潜在风险。这项全面的审查为利益相关者提供了宝贵的见解，指导
项目融资交易中的新兴信用风险
关于Morningstar DBRS Morningstar DBRS是一家全球全球信贷评级业务，全球约有700名员工。我们是加拿大的市场领导者，在美国和欧洲的多个资产类别中。我们在全球范围内对4,000多名发行人和近60,000份证券进行评级，为金融机构，公司和主权实体以及结构化的金融产品和工具提供独立的信贷评级。市场创新者选择与我们合作，因为我们的敏捷性，透明度和技术前提方法。晨星DBRS正在授权投资者成功作为独立信用评级的首选来源。我们正在为行业带来透明度，响应能力和领先技术。这就是为什么Morningstar DBR是下一代信用评级的原因。在dbrs.morningstar.com上了解更多信息。
信用/投资集中规范 - 信用风险转移
1仅用于折旧或不良和可疑债务的资产。2在用于抵消NBFC-ML暴露的州政府担保范围内，该风险重量应转移到州政府20％。没有固定的上限用于转移州政府的暴露。
信用保险作为减轻风险的信用风险的减轻风险...
本文是国际贸易与福特协会（“ ITFA”）与国际信用组合经理协会（“ IACPM”）之间的合作。ITFA是一个贸易协会，专注于全球贸易，强奸，供应链，应收款融资和降低风险。其成员包括银行，保险公司，保险经纪人，律师以及其他从事支持全球贸易的人。IACPM是一个行业协会，代表了那些对信贷投资组合负责的机构中全球最大的银行和团队，包括积极控制集中，增加多样化，管理投资组合相对于风险的回报以及将资本申请资本。此外，其成员还包括参加信贷风险转移交易的投资者，保险公司和再保险公司。1
使用机器学习的电信通话信用风险预测
Selahadin Nurga Babeta和百万Meshesha doi：https：//doi.org/10.33545/26648776.2024.v6.i2a.59摘要这项研究努力以通过应用机器学习Algorithms的应用来增强电信通风信用式信用风险预测。为了达到财务稳定和客户满意度，埃塞俄比亚电信是埃塞俄比亚的最高电信提供商，必须有效地管理信用风险。准确的信用风险预先词典可以帮助企业确定更有可能违约的通话时间信用的客户，从而实现积极的措施以降低风险并提高财务绩效。本研究数据集中包含的历史客户信息包括客户资料，呼叫记录，信用还款历史记录和使用数据。数据预处理技术在模型培训之前使用以处理缺失值，编码分类变量并减少功能，从而确保数据集的质量和一致性。机器学习算法，例如随机森林，逻辑回归，Na've贝叶斯和K-最近的邻居（KNN），以在不同的实验条件下构建预测模型。在控制了类不平衡和引入新属性的影响之后，实验结果表明，随机的森林和逻辑回归机器学习算法在预测通话时间信用风险方面表现出了有希望的结果。这项研究的主要挑战之一是处理数据集中的班级失衡，在该数据集中，违约违约信用信用额的客户数量明显高于那些没有通话时间的客户。为了应对这一挑战，未来的工作应集中于实施处理类别不平衡的先进技术，例如合成数据生成（例如SMOTE）和探索组合方法，这些合奏方法结合了多种算法以提高预测性能。另外，连续合并新的和相关的属性并完善特征选择过程将进一步提高模型的准确性和可靠性。关键字：电信服务，机器学习，电信通话时间，信用风险预测在当今竞争激烈的商业环境中介绍，理解和管理风险的重要性在科学界内部引起了人们的关注。“风险”的概念渗透到各种经济，社会和科学文本，其在金融，银行，保险和医学中的突出性显着[7]。对于企业，尤其是那些提供电信，识别和管理流程中风险因素等服务的服务对于维持竞争优势至关重要。以快速的技术进步和不断发展的商业模式为特征的电信部门，需要对可持续成功的风险因素有全面的了解。在这个动态市场中，管理风险，例如流失分析，欺诈检测，客户细分和最佳使用电信基础设施[16]。电信行业中一个特定关注的领域是信用风险，近年来已经获得了重要意义。激活过程中个人和企业客户的信用风险分析对于运营流程至关重要。在电信部门的背景下，信贷风险转化为潜在的利润，现金流不足和可能导致破产的财务挑战[7，16]。提供通话时间信用，允许用户获得短期通话时间贷款的服务已成为电信公司的战略产品。需要立即通话但无法购买充电卡的客户可以利用此服务，从而增加客户满意度和平均收入[6]。在埃塞俄比亚，埃塞俄比亚电信推出了一项通话信用服务，该服务已见证了大量利用，数以百万计的用户每月访问它，并为组织收入做出了重大贡献[2]。但是，管理与通话时间贷款相关的信用风险提出了挑战，尤其是在确定符合条件的客户并预测其信誉时。为此打扮，机器学习是人工智能的一部分，已经获得了突出。
基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型的研究
摘要：在全球化金融市场的领域中，商业银行面临着不断上升的信用风险，从而对银行资产和金融稳定的安全性施加了更高的要求。这项研究利用了先进的神经网络技术，尤其是反向传播（BP）神经网络，以开创一种新型模型，以促进商业银行中的信用风险。最初审查常规财务风险的先发制人模型，例如ARMA，ARCH和LOGISTIS回归模型，对其现实世界的应用进行了严格分析。随后，博览会详细阐述了BP神经网络模型的构建过程，包括网络体系结构设计，激活功能选择，参数初始化和目标函数构建。通过比较分析，阐明了神经网络模型在商业银行中抢占信用风险方面的优越性。实验段选择特定的银行数据，从而验证了模型的预测准确性和实用性。研究结果表明，该模型有效增强了信用风险管理的远见和精度。
衍生品定价和信用风险的量子计算算法转换经济
量子计算机尚未完成为财务分析师常用的实用随机扩散模型提供计算优势的任务。在本文中，我们介绍了一类随机过程，这些过程在模仿金融市场风险以及更适合潜在量子计算优势方面都是现实的。我们研究的模型类型是基于由马尔可夫链驱动的，具有可观察状态的制度转换波动率模型。基本模型具有几何布朗运动，其漂移和波动率参数由马尔可夫链的有限状态确定。我们研究算法以估计基于门的量子计算机上的信用风险和期权定价。这些模型使我们更接近现实的市场环境，因此更接近实用应用领域的量子计算。
经验丰富的信用风险转移信托，系列2024-1投资者...
本演讲中包含的信息（“信息”）由花旗集团全球市场公司之一（“花旗集团”），野村证券国际公司（“野村”），R。Seelaus＆Co.，LLC（“ R.seelaus”）和富国银行证券公司（“富国银行”）（每个都是“经销商”，共同是“经销商”），并且是初步的，并且有可能更改。该信息不包括与此交易的抵押贷款人口有关的所有信息（“抵押贷款池”），或该抵押贷款（“证书”）发行和抵押的证券。因此，信息可能无法反映证券的所有结构特征的影响。可能会不时修改信息基础的假设，包括抵押池的结构和组成，以反映改变的情况。本文档可能会被修改，取代或取代后续的术语表，“路演”材料和/或更新的池信息，并将被适用的提供循环（“供应循环”）或私人位置备忘录（“私人位置备忘录”（“私人位置备忘录”）所取代。任何证券的发行都将仅根据提供的循环或私人安置备忘录中规定的条款和条件进行。如果本演示文稿中包含的信息与发行循环和/或私人位置备忘录之间的任何不一致之处，则应将提供循环和/或私人安置备忘录发行以取代本演讲。建议购买者审查与本沟通中讨论的证券有关的最终提供的通告或最终私人安置备忘录。最终提供的循环或最终私人安置备忘录将包含截至其出版日期的最新数据，并且发布后可能不再完整或最新。可以通过致电1-800-831-9146从联合书记花旗集团获得最终产品或最终的私人安置备忘录。
获取新数据以做出更明智的信用风险决策
过去，贷方手动收集申请数据以指导其贷款决策，随着时间的推移，该流程变得更加自动化，并丰富了内部绩效和跨产品数据。征信机构的出现彻底改变了贷款方式。COVID-19 疫情进一步加速了金融包容性，扩大了数字支付的覆盖范围，并在全球范围内扩大了正规金融服务。这加速了银行服务不足或没有银行服务的群体的发展，包括信用记录很少或没有信用记录的 Z 世代消费者，以及可能只能获得基本银行服务的服务不足的群体。这些人通常会求助于高息的非银行融资选择来满足他们的信贷需求。