論文の概要: Corporate Credit Rating: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14349v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 03:39:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-01 12:03:09.451718
- Title: Corporate Credit Rating: A Survey
- Title（参考訳）: 企業クレジットレーティング:調査
- Authors: Bojing Feng, Xi Cheng, Dan Li, Zeyu Liu, Wenfang Xue
- Abstract要約: 企業における信用格付け手法の使い方は、常に議論に値する問題だった。
本稿では,統計モデル,機械学習モデル,ニューラルネットワークモデルという3つのレベルから,CCR手法の開発状況を要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.472490561502392
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Corporate credit rating (CCR) plays a very important role in the process of
contemporary economic and social development. How to use credit rating methods
for enterprises has always been a problem worthy of discussion. Through reading
and studying the relevant literature at home and abroad, this paper makes a
systematic survey of CCR. This paper combs the context of the development of
CCR methods from the three levels: statistical models, machine learning models
and neural network models, summarizes the common databases of CCR, and deeply
compares the advantages and disadvantages of the models. Finally, this paper
summarizes the problems existing in the current research and prospects the
future of CCR. Compared with the existing review of CCR, this paper expounds
and analyzes the progress of neural network model in this field in recent
years.
- Abstract（参考訳）: 企業信用格付け(CCR)は、現代経済と社会発展の過程において非常に重要な役割を果たす。
企業に対する信用格付けの方法の使用は、常に議論に値する問題でした。
本論文は,国内外の文献を読んだり,研究したりすることで,CCRを体系的に調査する。
本稿では、統計的モデル、機械学習モデル、ニューラルネットワークモデルという3つのレベルからccr手法の開発の文脈を説明し、ccrの一般的なデータベースを要約し、モデルの利点と欠点を深く比較する。
最後に,現在の研究における問題点と今後の展望について概説する。
CCRの既存のレビューと比較すると、近年のこの分野におけるニューラルネットワークモデルの進歩を概説し分析している。
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