摘要 - 作为银行体系的核心业务是借入货币,然后将其取回,贷款违约是商业银行最关键的问题之一。随着数据分析和人工智能,从历史数据中提取有价值的信息,以降低其损失,银行将能够对客户进行分类并预测信贷还款的可能性,而不是依靠传统方法。由于大多数实际的研究都集中在个人的贷款上,因此本文的新颖性是处理公司贷款。其主要目标是提出一个模型,使用选定的机器学习算法解决问题,以将公司分为两个类,以便能够预测贷款违约者。本文深入研究公司贷款默认预测模型(CLD PM),该模型旨在预测公司中的贷款违约。该模型以CRIRP-DM流程为基础,从理解公司要求并实施分类技术开始。数据采集和制备阶段对于测试所选算法至关重要,该算法涉及逻辑回归,决策树,支持向量机,随机森林,XGBoost和Adaboost。使用各种指标,即准确性,精度,召回,F1分数和AUC评估该模型的功效。随后,使用摩洛哥房地产公司的实际贷款数据集对该模型进行审查。调查结果表明,随机森林和XGBoost算法的表现优于其他算法,每个度量标准都超过90%。这是通过将SMOTE作为一种过采样方法来完成的,鉴于数据集的不平衡。此外,当专注于财务报表时,选择了五个最重要的财务比率和该公司的年龄,随机森林擅长预测结果良好的违约者:准确性为90%,精度为75%,召回50%,F1得分为60%,AUC为77%。
I.简介伊利诺伊州环境保护署(伊利诺伊州EPA或代理机构)是在1970年7月1日成立的,是通过将州卫生委员会和伊利诺伊州公共卫生部的一部分合并来创建的。伊利诺伊州EPA的中央办公室位于斯普林菲尔德,七个地区办事处和一个实验室管理该机构的各种计划。伊利诺伊州EPA主任由州长任命,并担任内阁成员。伊利诺伊州EPA建立并实施了空气,水,废物管理和清理被危险物质污染的地点的标准。公共供水供应贷款计划(PWSLP)预期使用计划(FY2025)描述了伊利诺伊州EPA如何提议在2025年7月1日,2024年7月1日至2025年6月30日,至2025年6月30日。A.公众审查和评论程序2025年IUP草案于2024年6月3日发布,以供公众审查,因此开始了21天的公众意见期。提交公开评论的最后一天是2024年6月24日。在伊利诺伊州EPA的一般通知网站州循环基金邮政(伊利诺伊州GOV)上也发布了2025年IUP通知草案,并通过电子邮件通知了公共供水国家循环基金(SRF)计划的每个确定的利益相关者。该机构通过通过电子邮件发送了其他特殊利益集团,咨询工程师,专业机构/协会以及其他表达对SRF贷款计划或熟悉SRF贷款计划的兴趣或熟悉的资金机构,扩大了对2025 IUP草案的评论。该通知将潜在的评论者指向Barb Lieberoff,社区关系办公室,作为代理机构的联系,以收到与2025年IUP草案有关的评论和问题。
黄金在大多数印度家庭中保持着独特的和受人尊敬的地位,因为它被认为是许多人的社会声望的有形标记。黄金资产不仅被认为是一种金融资产,而且也是文化遗产的象征,通常从一代人传给另一代。这种世代相传的转移建立了深刻的情感联系和对黄金的情感倾向。尽管黄金作为一种资产的流动性,但印度民众对这种珍贵金属的亲密亲和力表现为一种独特的财务行为。在经济逆境时期,个人不愿通过出售它们的黄金资产。取而代之的是,他们转向利用金珠宝作为抵押品的实践,以通过黄金贷款换取短期信用。
联邦学生贷款 – 本指南中指根据威廉·D·福特联邦直接贷款 (直接贷款) 计划、联邦珀金斯贷款计划和联邦家庭教育贷款 (FFEL) 计划发放的贷款。宽限期 – 对于某些类型的联邦学生贷款,在您毕业或入学时间减半后,有一段时间(通常为六个月),在此期间您无需付款。您的贷款还款期从宽限期结束后开始。利息 – 借钱的成本。利息按未偿还(未付)本金余额的百分比计算。贷款解除(取消) – 在某些有限情况下消除贷款债务。贷款减免 – 根据一个或多个直接贷款减免计划消除贷款债务。
目的本咨询公告(AB)为联邦住房贷款银行(FHLBanks)和金融办公室(共同)1(统称为FHLBANK系统)提供联邦住房金融机构(FHFA)指南,以管理与气候相关的风险,以支持安全和合理的操作环境。背景气候变化对FHLBanks的安全性和健全性及其实现其任务的能力构成风险。FHLBANKS的财务状况,运营,成员和对手可能会因与气候变化相关的身体和过渡风险(统称与气候相关的风险)遭受不利影响。气候变化可能会直接和间接地使FHLBanks遭受财务,运营,法律,声誉或其他风险。在气候变化的背景下,身体风险与急性天气事件的频率,严重程度和不可预测性引起的潜在损害以及资产有关,例如野火,飓风和洪水,以及气候的慢性变化,例如降水模式的改变,海平面上升,海平面升高和温度波动。FHLBanks的资产得到了抵押品的支持,其价值可能会由于气候变化触发或加剧而实质性下降。此外,身体风险有可能破坏FHLBanks的行动并阻碍他们执行任务的能力。过渡风险包括与不断发展的政策和法规,技术进步以及投资者和消费者态度的变化所驱动的低碳经济相关的不确定性。FHLBANKS应解决极端天气事件的可能性例如,新的温室气体排放法和政策可能会影响抵押品和其他资产的估值,同时还对FHLBANKS施加了额外的运营成本。FHLBANKS应考虑可能在近期和长期影响它们的气候相关风险范围。
联邦学生贷款服务是一项复杂而独特的业务;它需要数年来发展专业知识并建立运行和服务联邦学生贷款的技术。因此,部门在很大程度上依靠一小部分公司来执行这项巨大的任务。直到2009年,该部门与单个服务商,附属的计算机服务(ACS)签约,为所有部门拥有的学生贷款提供服务。12此后,该部门与几家营利性和非营利性公司签约,为不断增长的联邦学生贷款组合提供服务。13这些公司根据IV额外服务(TIVA)合同运营,该合同自2009年以来一直持续续签。14除了那些分配专门服务任务的公司外,该部门的服务人员通常以相同的合同条款运作。15
俄亥俄州公立 K-12 学校是指获得适当认证的俄亥俄州公立学区,这些学区颁发俄亥俄州教育委员会认可的文凭,并在申请能源贷款基金计划时符合并遵守俄亥俄州教育部的俄亥俄州运营标准。本指南的所有要求均适用于俄亥俄州公立 K-12 学校的申请人。有关俄亥俄州公立 K-12 学校的其他必要和补充信息和要求,请参阅第 15 页的俄亥俄州公立 K-12 学校部分。Development 还提供技术援助,帮助确定潜在的能源节约。鼓励制造商参加制造商能源效率计划,这是一项专为制造商识别和实施 EEM 而设计的多阶段计划。同样,Development 还协助非制造业商业企业、地方政府和非营利机构规划、评估和实施具有成本效益的建筑物和设施能源效率改进。有关这些能源效率计划的更多信息,请访问 https://development.ohio.gov/business/redevelopment/energy-efficiency-program。不属于能源贷款基金指导方针的项目可能有资格通过俄亥俄州港务局和俄亥俄州能源贷款损失准备金获得资助
近年来,数据科学方法得到了长足发展,并已进入银行和金融业的许多业务流程。其中一个例子是信贷申请的审核和批准流程,使用数据科学的目的是减少贷款组合中罕见但代价高昂的信贷违约。但也存在挑战。由于违约是罕见事件,即使使用机器学习 (ML) 技术,也很难提高预测准确性,而且改进往往微不足道。此外,虽然从事件预测的角度来看,非违约与违约相同,但从经济角度来看,这对最终用户来说更为重要,因为成本不对称性很高。最后,在采用高级 ML 方面存在监管限制,因此 FINMA 和 BaFin 等监管机构呼吁可解释的人工智能 (XAI)。在我们的研究中,我们将应对这些挑战。具体来说,基于一个典型用例,我们展示了如何使 ML 方法适应信贷评估的特定需求,以及在错误预测的成本高度不对称的情况下,优化经济目标函数而不是准确性是有意义的。我们展示了两个简单且可临时解释的 ML 算法,发现在信贷审批的情况下,令人惊讶的高拒绝率有助于实现利润最大化。
《巴黎协定》要求政策制定者将全球平均温度的升高远低于2°C以下,同时追求将增加到1.5°C的努力。此外,它要求金融流量与通往低温温室气体排放技术的途径一致。迄今为止的保诚监督当局主要是从面向风险的观点来评估银行对与气候相关的财务冲击的韧性,例如基于专用的气候压力测试,我们在本文中争辩说,除了保诚的监督之外,互补的观点是银行通过为气候有害活动的融资而对全球变暖的贡献。根据欧盟公司可持续性报告指令(CSRD)的双重重要性报告,这种观点变得特别重要。根据摄氏学位的巴黎协议的目的,我们通过量化银行(非SME)公司贷款书的隐含温度上升来研究银行与温度目标的一致性。为此,我们提出了一种创新的一致性方法,该方法利用了由Right°开发的所谓的X度兼容性(XDC)模型,我们将其应用于从选定的欧盟银行收集的颗粒状暴露级信息。根据我们的发现,根据汇总方法,银行(非SME)公司贷款组合的平均温度升高范围在3.7°C至4.1°C之间。当我们观察到整个银行的某些异质性时,它们都没有在与商定的目标兼容的道路上。此外,我们表明,根据我们的方法,隐含的温度升高也可以作为过渡风险的代理,从而将双重物质从单个度量的角度组合起来。