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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。
信用风险评估中的人工智能和机器学习：提高准确性并确保公平性
信用风险评估已成为现代金融领域关于明智贷款决策的主要关注点之一。尽管一些研究使用了传统的逻辑回归和线性判别分析技术，但在当今复杂且数据丰富的环境中，这些技术已越来越不适用。此类模型通常难以处理大型数据集和非线性关系，从而降低了其预测能力和适应性。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为信用风险建模提供了两种最具创新性的方法。本文回顾了一些用于提高信用风险评估准确性和效率的 ML 模型，从随机森林和支持向量机到神经网络。与更传统的模型相比，人工智能模型可以通过使用大量结构化和非结构化信息（包括社交媒体活动和交易历史等替代信息源）来提高预测准确性。然而，尽管具有明显的优势，但在信用风险评估中使用人工智能仍面临一些挑战，包括模型不透明、偏见和法规遵从性。这种“黑匣子”的性质，尤其是对于深度学习算法而言，会限制其可解释性，并使监管合规性和决策合理化变得复杂。为了解决这种“黑匣子”性质引起的问题，已经实施了可解释的人工智能技术，即 Shapley 值和 LIME，以提高模型的透明度，并提高利益相关者对决策支持系统的信任。本评论旨在评估人工智能和机器学习在信用风险评估中的当前应用，权衡各种模型的优势和局限性，并讨论信贷机构采用这些模型时所涉及的道德考虑和监管挑战。
深入探讨信用风险和违约预测技术
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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。
信用风险揭晓
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评估AI和区块链对减轻信用风险的影响：使用机器学习的预测分析方法
近年来，人工智能（AI），区块链技术和机器学习的整合已改变了金融行业的信用风险降低策略。本文探讨了这些技术在识别，评估和管理信用风险时的实际应用，并特别关注预测分析和分散框架。通过全面的文献综述和案例研究，研究表明了AI驱动算法，区块链的透明和不可变的分类帐系统以及机器学习模型如何提高了信用风险评估的精确性和效率。此外，该研究还研究了金融机构如何采用这些创新，以创建更准确的信用评分系统，减少欺诈并优化运营风险管理。尽管这些技术具有巨大的希望，但诸如数据隐私，法规合规性和实施成本等挑战仍然是重大障碍。本文以克服这些挑战的建议结束，并最大程度地发挥了AI，区块链和机器学习在降低信用风险中的潜力。
关于气候变化，信用风险和农业的审查
摘要。气候变化对农业生产力构成了重大威胁，需要对其对农业公司和资本贷方的影响有全面的理解。这项系统文献综述旨在阐明在应对农业和信贷部门与气候相关风险的新兴趋势。从对Scopus和Web of Science数据库中的39篇文章进行严格分析中得出了三个关键的主题维度：（i）农业贷款和信贷风险，（ii）绿色原则和可持续性，以及（iii）的背景。从气候变化对贷款可恢复性的影响到向更绿色，更可持续的经济过渡的必要，以及发展中国家农业面临的细微挑战，我们分析了著名和最近的文学方法。调查结果强调了将气候变化考虑因素纳入农业和信用政策的必要性。政策制定者和金融机构应优先考虑农民的气候教育并促进可持续的财务方法。预期的气候风险将影响贷方的资本储备，需要进行投资组合调整。对气候变化与农业贷款和信贷风险的相互作用的深刻了解至关重要，促使积极主动的政策和实践。应对农业中的气候挑战需要一项多方面的战略，其中包括量身定制的信用政策，改善了获得信贷，财务授权和缓解社会不平等现象。关键词：气候变化，农业贷款，可持续性，信用风险。本综述强调了迫切需要采取积极的策略来减轻气候风险并确保有弹性的农业部门，从而强调了研究和政策干预措施在导航气候变化对农业的复杂情况中的关键作用。
`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
信用风险管理的生成AI
演讲者将首先对四种主要的大语言模型进行比较分析：GPT-4O，Claude 3.5十四行诗，Gemini 1.5 Pro和Llama3。此外，扬声器还将引入几个广泛使用的AI用户界面，即Poe.com，副副词，笔记本电脑LM和困惑。本部分还将涵盖反向及时的工程，知识库，长篇文章写作和AI辅助监管研究。
利润敏感的机器学习分类，具有信用风险中的解释：在点对点贷款中的小型企业的情况
，我们为在财务上最复杂的小企业之一的P2P贷款中提出了一种全面的利润敏感方法。通过包括利润以及在建模过程的三个方面引入利润信息，我们超越了传统和成本敏感的方法：分类算法的学习功能（我们的情况下XGBOOST），超参数优化和决策功能。在小型企业案例中，通过授予大部分较低风险的低风险较低贷款，在分析的小企业案例中，利润敏感的方法比利益敏感的方法获得了更高的盈利能力。解释性工具可帮助我们发现此类贷款的关键特征。只要错误分类矩阵的细胞具有经济价值，我们的建议可以扩展到其他贷款市场或其他分类问题。