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World File Search System信用风险
基于机器学习的LGD基准模型
在信用风险建模中在机器学习方面经验的经验。机器学习专业知识的其他领域包括自然语言处理，法规监控和地平线扫描，AML，付款绩效，欺诈和用户行为分析。会计和财务管理的学术背景（M.Sc.），Astro Physics（B.Sc.）和数学（B.Sc.）。
Orbia的氟化解决方案业务库拉宣布
电话。+52 55 5366 4000 Orbia Advance Corporation，S.A.B。de C.V. S.A.B. Bolsa Mexicana de Valores上市的证券de C.V. （墨西哥证券交易所）。I. Orbia Advance Corporation，S.A.B。 de c.v.-（“ Orbia”，“公司”或“发行人”）列出了一个系列，“ I”和“ II”股份，代表其资本股票的固定部分，而无需退出权和资本股票的变量。 股票授予其持有人相同的公司和遗产权。 股票符号：Orbia* Orbia“*”系列股份（唯一）在国家证券注册表（RNV-西班牙语中的首字母缩写）注册，并在S.A.B.的Bolsa Mexicana de Valores上列出。 de C.V. 他们在BMV和Bolsa De Valores，S.A。de C.V.交易。 在全球范围内，标准普尔的标准普尔分别为“ BBB-”和“ MXAA/MXA-1+”分别在短期和长期的国家规模上分别为“ BBB-”的信用风险评级为“ BBB-”。 穆迪（Moody's）的信用风险评级为“ BAA3”，其长期全球范围具有稳定的前景。 国家证券登记处的并不意味着证券的质量，发行人的偿付能力或年度报告中包含的信息的准确性或真实性，也没有验证任何可能违反法律的行为。I. Orbia Advance Corporation，S.A.B。de c.v.-（“ Orbia”，“公司”或“发行人”）列出了一个系列，“ I”和“ II”股份，代表其资本股票的固定部分，而无需退出权和资本股票的变量。股票授予其持有人相同的公司和遗产权。股票符号：Orbia* Orbia“*”系列股份（唯一）在国家证券注册表（RNV-西班牙语中的首字母缩写）注册，并在S.A.B.的Bolsa Mexicana de Valores上列出。de C.V.他们在BMV和Bolsa De Valores，S.A。de C.V.交易。在全球范围内，标准普尔的标准普尔分别为“ BBB-”和“ MXAA/MXA-1+”分别在短期和长期的国家规模上分别为“ BBB-”的信用风险评级为“ BBB-”。穆迪（Moody's）的信用风险评级为“ BAA3”，其长期全球范围具有稳定的前景。并不意味着证券的质量，发行人的偿付能力或年度报告中包含的信息的准确性或真实性，也没有验证任何可能违反法律的行为。
欧洲央行监督优先级2025-2027
•IFRS 9 TR的随访，重点是强迫和纳入新风险，特别是ESG和地缘政治风险。•延续信用风险OSIS，重点是公司，中小型企业，零售和商业房地产投资组合以及抵押品估值的集体分期和规定。•中小企业的TR，重点是早期后续行动（EWI），建模和治理。
量子纠错正在兴起
穆迪评级关联公司发布的信用评级是其对实体、信用承诺、债务或债务类证券的相对未来信用风险的当前意见，穆迪发布或以其它方式提供的材料、产品、服务和信息（统称“材料”）可能包括该等当前意见。穆迪将信用风险定义为实体可能无法履行到期的合同财务义务的风险以及在发生违约或减值时预计造成的任何财务损失。有关穆迪信用评级所涉及的合同财务义务类型的信息，请参阅适用的穆迪评级符号和定义出版物。信用评级不涉及任何其他风险，包括但不限于：流动性风险、市场价值风险或价格波动。信用评级、非信用评估（“评估”）和穆迪材料中包含的其他意见并非当前或历史事实的陈述。穆迪材料可能还包括穆迪分析公司 (MOODY’S ANALYTICS, INC.) 和/或其附属公司发布的基于量化模型的信用风险估计和相关意见或评论。穆迪信用评级、评估、其他意见和材料不构成或提供投资或财务建议，穆迪信用评级、评估、其他意见和材料不是且不提供购买、出售或持有特定证券的建议。穆迪信用评级、评估、其他意见及资料并不评论某项投资是否适合任何特定投资者。穆迪发布其信用评级、评估及其他意见以及发布或以其他方式提供其资料时，预期并理解每位投资者将以应有的谨慎态度自行研究及评估其正考虑购买、持有或出售的每只证券。
科技赋能下的供应链金融计算机化风险评估模型构建及应用
本研究旨在帮助中小企业摆脱传统融资模式的束缚，降低供应链金融风险。首先分析了供应链金融业务模式及信用风险，随后探讨了区块链在供应链金融信用风险管控中的应用原理，接下来探讨了解放个体、将金融科技应用于供应链金融风险管理。在计算机化风险评估模型开发的最后阶段，对模糊支持向量机（FSVM）进行了优化，并通过引入可变惩罚因子C来提高风险分类的有效性和效率。为检验C-FSVM风险评估模型的有效性，以中国汽车行业为研究对象。研究结果显示，C-FSVM模型对整个样本的分类准确率为96.35%，对信誉良好的企业分类准确率为96.45%，对违约企业的分类准确率为95.34%。 C-FSVM模型的训练时间为473.9s，远低于SVM和FSVM模型的训练时间1631.6s和1870.2s。综上所述，C-FSVM供应链财务风险评估模型是有效的，在银行实际中具有较大的应用价值。
探索人工智能和机器的作用
摘要 尽管目前尚无用于分析风险、不确定性及其潜在灾难性后果的结构化框架，但人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在风险敏感情况下的应用仍处于早期阶段。在影响深远的应用中，AI/ML 系统的采用将受到对风险和不确定性的推断的严重影响。鉴于此，必须全面了解与 AI/ML 系统相关的一系列危害以及这些风险在现实场景中的表现和恶化方式。首先，以非技术性的方式简要讨论了有助于风险管理的主要 AI 和机器学习方法。接下来，概述了这些策略如何应用于信用风险、市场风险、操作风险和合规性等风险管理领域，并以实证数据和当前实践为依据。最后，我们对该领域目前的制约因素进行了一些观察，并对其短期至中期未来发展进行了预测。总体而言，我们对人工智能和机器学习在风险管理中的应用持积极态度，但我们也指出了某些现实世界的缺点，例如组织需要具备必要的技能、透明的做法和适当的数据管理规则。关键词：机器学习；信用风险；人工智能；风险管理；操作风险；市场风险
2021 年通用注册文件 - BFCM
引言 267 关键数据 5.1 268 风险因素 (欧盟 OVA) 5.2 274 风险管理 (欧盟 OVA 和欧盟 OVB) 5.3 283 监管框架范围 (欧盟 LIA 和欧盟 LIB) 5.4 293 监管资本 5.5 297 审慎指标 5.6 305 资本充足率 (欧盟 OVC) 5.7 312 信用风险 5.8 314 交易对手风险 (欧盟 CCRA) 5.9 348 信用风险缓解技术 (欧盟 CRC) 5.10 354 证券化 (欧盟 SECA) 5.11 358 资本市场风险 (欧盟 MRA) 5.12 362 资产负债管理 (ALM) 风险 5.13 366 操作风险 (欧盟 ORA) 5.14 378 抵押信息 5.15 和未抵押资产 (欧盟 AE4) 381 股权风险 5.16 383 私募股权 5.17 384 薪酬 (欧盟 OVB 和欧盟 REMA) 5.18 385 附录 396 表格和图表索引 409 .6 联邦信用互助联盟的综合财务报表 413
2021 年通用注册文件 - BFCM
引言 267 关键数据 5.1 268 风险因素 (欧盟 OVA) 5.2 274 风险管理 (欧盟 OVA 和欧盟 OVB) 5.3 283 监管框架范围 (欧盟 LIA 和欧盟 LIB) 5.4 293 监管资本 5.5 297 审慎指标 5.6 305 资本充足率 (欧盟 OVC) 5.7 312 信用风险 5.8 314 交易对手风险 (欧盟 CCRA) 5.9 348 信用风险缓解技术 (欧盟 CRC) 5.10 354 证券化 (欧盟 SECA) 5.11 358 资本市场风险 (欧盟 MRA) 5.12 362 资产负债管理 (ALM) 风险 5.13 366 操作风险 (欧盟 ORA) 5.14 378 抵押信息 5.15 和未抵押资产 (欧盟 AE4) 381 股权风险 5.16 383 私募股权 5.17 384 薪酬 (欧盟 OVB 和欧盟 REMA) 5.18 385 附录 396 表格和图表索引 409 .6 联邦信用互助联盟的综合财务报表 413
2021 年通用注册文件 - BFCM
引言 267 关键数据 5.1 268 风险因素 (欧盟 OVA) 5.2 274 风险管理 (欧盟 OVA 和欧盟 OVB) 5.3 283 监管框架范围 (欧盟 LIA 和欧盟 LIB) 5.4 293 监管资本 5.5 297 审慎指标 5.6 305 资本充足率 (欧盟 OVC) 5.7 312 信用风险 5.8 314 交易对手风险 (欧盟 CCRA) 5.9 348 信用风险缓解技术 (欧盟 CRC) 5.10 354 证券化 (欧盟 SECA) 5.11 358 资本市场风险 (欧盟 MRA) 5.12 362 资产负债管理 (ALM) 风险 5.13 366 操作风险 (欧盟 ORA) 5.14 378 抵押信息 5.15 和未抵押资产 (欧盟 AE4) 381 股权风险 5.16 383 私募股权 5.17 384 薪酬 (欧盟 OVB 和欧盟 REMA) 5.18 385 附录 396 表格和图表索引 409 .6 联邦信用互助联盟的综合财务报表 413
2021 年通用注册文件 - BFCM
引言 267 关键数据 5.1 268 风险因素 (欧盟 OVA) 5.2 274 风险管理 (欧盟 OVA 和欧盟 OVB) 5.3 283 监管框架范围 (欧盟 LIA 和欧盟 LIB) 5.4 293 监管资本 5.5 297 审慎指标 5.6 305 资本充足率 (欧盟 OVC) 5.7 312 信用风险 5.8 314 交易对手风险 (欧盟 CCRA) 5.9 348 信用风险缓解技术 (欧盟 CRC) 5.10 354 证券化 (欧盟 SECA) 5.11 358 资本市场风险 (欧盟 MRA) 5.12 362 资产负债管理 (ALM) 风险 5.13 366 操作风险 (欧盟 ORA) 5.14 378 抵押信息 5.15 和未抵押资产 (欧盟 AE4) 381 股权风险 5.16 383 私募股权 5.17 384 薪酬 (欧盟 OVB 和欧盟 REMA) 5.18 385 附录 396 表格和图表索引 409 .6 联邦信用互助联盟的综合财务报表 413