(1) 集团可比销售额增长 2021-2025 年复合年增长率 (2) 经常性 ROCE 基于经常性净利润,请参阅管理报告附录中的定义 (3) 2022-2025 年 4 年累计工业和金融投资决策 (4) 计算为上一年能源价格下的年度 OIR 利润率改进总和;在 2022-2025 年期间
摘要:金融当局要求银行的信用评分模型具有可解释性。本文提出了一种可解释的人工智能 (XAI) 模型,用于预测挪威银行提供的无担保消费贷款独特数据集上的信用违约。我们将 LightGBM 模型与 SHAP 相结合,从而能够解释影响预测的解释变量。LightGBM 模型明显优于银行的实际信用评分模型(逻辑回归)。我们发现,LightGBM 模型中预测违约的最重要解释变量是已用信用余额的波动性、剩余信用占总信用的百分比以及客户关系的持续时间。我们的主要贡献是在银行业实施 XAI 方法,探索如何应用这些方法来提高最先进的 AI 模型的可解释性和可靠性。我们还提出了一种分析改进的信用评分模型的潜在经济价值的方法。
本演示文稿及其附件和附录(统称为“投资者演示文稿”)由 Nordic Semiconductor ASA(“公司”或“发行人”,与其子公司统称为“集团”)制作,仅用于发行人计划发行的高级无担保债券(“债券”),预计于 2022 年 6 月 13 日启动(“交易”)。本投资者演示文稿及其内容严格保密,不得全部或部分复制或重新分发给任何其他人。交易的联合管理人是丹麦银行挪威分行和 DNB Bank ASA 旗下的 DNB Markets(统称为“管理人”)。本投资者演示文稿仅供参考,本身并不构成出售要约或购买本文所述任何证券的要约邀请。通过参加进行本投资者介绍的会议或阅读投资者介绍幻灯片,您同意遵守与本投资者介绍的存在以及本介绍中包含的或与之相关的所有信息(包括但不限于任何项目、目标、估计或预测)或意见有关的以下条款、条件和限制。任何未遵守此处规定的限制的行为可能构成违反适用证券法和/或可能导致民事、行政或刑事责任。除非另有说明,本投资者介绍中包含的信息来源为公司。
在本报告中,除非上下文另有要求,“瑞信集团”、“瑞信”、“集团”、“我们”和“我们的”等术语均指瑞信集团股份有限公司及其合并子公司。瑞信股份有限公司是集团的直接银行子公司,其业务与集团基本相似,当涉及的内容相同或基本相似时,我们使用这些术语来指代两者。当我们仅指瑞信股份有限公司及其合并子公司时,我们使用术语“银行”。当我们仅指独立母公司瑞信股份有限公司时,我们使用术语“银行母公司”。本报告背面的缩写列表中解释了缩写的含义。本报告中引用的出版物(无论是通过网站链接还是其他方式)均未纳入本报告中。在各种表格中,使用“-”表示无意义或不适用。
“信息和通信技术”(ICT) 如何重塑银行业和银行习惯?使用包含分布在巴西 3,500 多个市镇的 25,000 多家公共和私人银行分支机构详细银行报表的面板数据,我发现,在推出 4G 移动网络后,6% 的私人银行退出了这些市镇,而与没有该技术的市镇相比,其分支机构在引入该技术的五年内平均缩减了 11%。相比之下,公共银行对更好的移动连接没有反应。公共银行和私人银行的信贷、储蓄和存款也对更好的移动网络表现出不同的反应模式。从全球来看,这些结果表明,互联网已经深刻地重塑了银行业,并改变了信贷和储蓄向具有不同互联网接入水平的人群分配的方式,这对行业和消费者都具有重要的政策意义。
* 首席执行官和首席财务官保证,尽其所知所信,本报表和相关报表真实准确,并公允反映了所涵盖期间的财务状况和经营成果。季度和年末调整可能不会反映在月度中期报告中。
C.“关联方”是指公司为进行资本改进和/或为项目雇用新员工而设立的一个或多个法人实体,该法人实体 (i) 已在伊利诺伊州州务卿处注册并保持良好信誉,(ii) 已从伊利诺伊州税务局获得 ITR-1 税收抵免许可,证明其符合伊利诺伊州税法,(iii) 与公司受共同控制或受公司控制,并且 (iv) 在本协议最后签署日期后的二十四 (24) 个月内提交给税务局以添加为本协议一方。在此,“控制”一词是指:(i) 拥有法人实体至少五十 (50%) 投票权的投票权,或 (ii) 直接或间接拥有任何其他权力来指导或促使指导此类法人实体的管理和政策,无论是通过拥有投票证券、通过合同还是其他方式。
本文献综述对信用评分模型的公平性评估有关保留不足人群的抵押贷款可及性的公平性。审查审查了各种学术文章,报告和实证研究,这些研究涵盖了各种学科,包括金融,经济学,社会学和公共政策。它研究了现有研究的方法,发现和局限性,以阐明信用评分公平性的多方面维度及其对抵押贷款可及性的影响。首先,审查概述了信用评分公平性的概念框架,强调了平等,透明度和问责制在信用评估过程中的重要性。它探讨了信用评分模型的演变及其对抵押贷款实践的影响,尤其是对于历史上边缘化的社区,例如少数群体,低收入家庭和信用历史有限的个人。其次,审查分析了评估信用评分模型公平性时采用的方法。它标识了用于评估人口统计群体中抵押贷款批准率,利率和贷款条款差异的关键指标和统计技术。第三,审查综合了关于保留不足人群抵押可及性差异的程度和持久性的经验证据。它突出了系统性障碍,包括歧视性贷款实践,嵌入信用评分模型中的偏红线和制度化的偏见。第四,审查讨论了信用评分公平性对金融包容性,社会公平和经济流动性的影响。它强调了对创新政策干预,行业最佳实践和消费者教育计划的需求,以解决抵押贷款贷款中的系统性不平等,并促进包容性的房屋拥有机会,以使保留不足的不足之处,最后,本文献综述提供了对信用评分模型的公平概述,这些概述是在保留不足的人口范围内的抵押贷款范围内的信用评分模型。通过综合经验证据,理论框架和政策影响,它有助于更深入地了解所有人促进公平获得房屋所有权和财务安全的挑战和机遇。
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