論文の概要: A comparative study of forecasting Corporate Credit Ratings using Neural
Networks, Support Vector Machines, and Decision Trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06617v1
- Date: Mon, 13 Jul 2020 18:47:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 00:42:15.592080
- Title: A comparative study of forecasting Corporate Credit Ratings using Neural
Networks, Support Vector Machines, and Decision Trees
- Title（参考訳）: ニューラルネットワーク, 支持ベクトルマシン, 決定木を用いた企業クレジットレーティング予測の比較研究
- Authors: Parisa Golbayani, Ionu\c{t} Florescu, Rupak Chatterjee
- Abstract要約: 信用格付けは、企業の財務上の義務を満たすためのリスクと信頼性のレベルを反映する鍵の1つだ。
成功した機械学習手法は、日々の時間スケールで古いものを更新しながら、クレジットスコアを迅速に分析することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Credit ratings are one of the primary keys that reflect the level of
riskiness and reliability of corporations to meet their financial obligations.
Rating agencies tend to take extended periods of time to provide new ratings
and update older ones. Therefore, credit scoring assessments using artificial
intelligence has gained a lot of interest in recent years. Successful machine
learning methods can provide rapid analysis of credit scores while updating
older ones on a daily time scale. Related studies have shown that neural
networks and support vector machines outperform other techniques by providing
better prediction accuracy. The purpose of this paper is two fold. First, we
provide a survey and a comparative analysis of results from literature applying
machine learning techniques to predict credit rating. Second, we apply
ourselves four machine learning techniques deemed useful from previous studies
(Bagged Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machine and Multilayer
Perceptron) to the same datasets. We evaluate the results using a 10-fold cross
validation technique. The results of the experiment for the datasets chosen
show superior performance for decision tree based models. In addition to the
conventional accuracy measure of classifiers, we introduce a measure of
accuracy based on notches called "Notch Distance" to analyze the performance of
the above classifiers in the specific context of credit rating. This measure
tells us how far the predictions are from the true ratings. We further compare
the performance of three major rating agencies, Standard $\&$ Poors, Moody's
and Fitch where we show that the difference in their ratings is comparable with
the decision tree prediction versus the actual rating on the test dataset.
- Abstract（参考訳）: 信用格付けは、企業の財務上の義務を満たすためのリスクと信頼性のレベルを反映する鍵の1つだ。
格付け機関は新しい格付けを提供し、古い格付けを更新するのに長時間かかる傾向がある。
そのため,近年,人工知能を用いた信用スコア評価が注目されている。
成功した機械学習手法は、日々の時間スケールで古いものを更新しながら、クレジットスコアを迅速に分析することができる。
関連する研究では、ニューラルネットワークとベクターマシンが予測精度の向上によって他の技術よりも優れていることが示されている。
この論文の目的は2つある。
まず,クレジットカード評価の予測に機械学習技術を適用した文献の調査結果と比較分析を行った。
第2に,従来の研究から有用と考えられる4つの機械学習手法(袋入り決定木,ランダムフォレスト,サポートベクターマシン,多層パーセプトロン)を,同じデータセットに適用する。
10倍のクロスバリデーション手法を用いて結果を評価する。
選択したデータセットの実験結果から,決定木に基づくモデルでは優れた性能を示した。
従来の分類器の精度測定に加えて、「ノッチ距離」(Notch Distance)と呼ばれるノッチに基づく精度測定を導入し、これらの分類器の性能を信用評価の特定の文脈で分析する。
この指標は、予測が真の評価からどこまで遠いかを示しています。
さらに、3つの主要な格付け機関(標準の$\&$ poors、moody's、fitch)のパフォーマンスを比較して、格付けの違いは、テストデータセットの実際の格付けと決定木予測に匹敵することを示した。
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