論文の概要: Comparing Multiclass Classification Algorithms for Financial Distress Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03908v2
• Date: Tue, 08 Oct 2024 15:16:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 16:16:12.268028
• Title: Comparing Multiclass Classification Algorithms for Financial Distress Prediction
• Title（参考訳）: ファイナンシャルディストレス予測のためのマルチクラス分類アルゴリズムの比較
• Authors: Noopur Zambare, Ravindranath Sawane,
• Abstract要約: 本研究は、企業における財政難の予測と、多クラス分類の幅広い適用に焦点を当てたものである。 私たちはKaggleのベンチマークデータセットを使ってフレームワークを作成しました。 画像認識、自然言語処理、バイオインフォマティクスなど、様々な分野で使用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this study, we explore how to improve the functionality of multiclass classification algorithms. We used a benchmark dataset from Kaggle to create a framework. They have been used in a number of fields, including image recognition, natural language processing, and bioinformatics. This study is focused on the prediction of financial distress in companies in addition to the wider application in multiclass classification. Identifying businesses that are likely to experience financial distress is a crucial task in the fields of finance and risk management. Whenever a business experiences serious challenges keeping its operations going and meeting its financial responsibilities, it is said to be in financial distress. It commonly happens when a company has a sharp and sustained recession in profitability, cash flow issues, or an unsustainable level of debt.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,マルチクラス分類アルゴリズムの機能向上について検討する。 私たちはKaggleのベンチマークデータセットを使ってフレームワークを作成しました。 画像認識、自然言語処理、バイオインフォマティクスなど、様々な分野で使用されている。 本研究は、企業における財政難の予測と、多クラス分類の幅広い適用に焦点を当てたものである。 金融・リスクマネジメントの分野では、金融危機を経験しそうな企業を特定することが重要な課題である。 ビジネスが事業を継続し、財務上の責任を果たす上で深刻な課題を経験するたびに、それは財政的苦境にあると言われている。 一般的には、利益率の急激で持続的な不況、キャッシュフローの問題、あるいは持続不可能なレベルの債務を抱えている場合に発生する。

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