Fugu-MT 論文翻訳(概要): Research on Credit Risk Early Warning Model of Commercial Banks Based on Neural Network Algorithm

論文の概要: Research on Credit Risk Early Warning Model of Commercial Banks Based on Neural Network Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10762v2
Date: Thu, 30 May 2024 08:13:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-31 20:15:18.458797
Title: Research on Credit Risk Early Warning Model of Commercial Banks Based on Neural Network Algorithm
Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた商業銀行の信用リスク早期警戒モデルに関する研究
Authors: Yu Cheng, Qin Yang, Liyang Wang, Ao Xiang, Jingyu Zhang,
Abstract要約: この研究は、特にバックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークのような高度なニューラルネットワーク技術を利用して、商業銀行の信用リスクをプリエンプションする新しいモデルを開発した。研究結果は、このモデルが信用リスク管理の予測と精度を効果的に向上させることを示唆した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.315852697312195
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the realm of globalized financial markets, commercial banks are confronted with an escalating magnitude of credit risk, thereby imposing heightened requisites upon the security of bank assets and financial stability. This study harnesses advanced neural network techniques, notably the Backpropagation (BP) neural network, to pioneer a novel model for preempting credit risk in commercial banks. The discourse initially scrutinizes conventional financial risk preemptive models, such as ARMA, ARCH, and Logistic regression models, critically analyzing their real-world applications. Subsequently, the exposition elaborates on the construction process of the BP neural network model, encompassing network architecture design, activation function selection, parameter initialization, and objective function construction. Through comparative analysis, the superiority of neural network models in preempting credit risk in commercial banks is elucidated. The experimental segment selects specific bank data, validating the model's predictive accuracy and practicality. Research findings evince that this model efficaciously enhances the foresight and precision of credit risk management.
Abstract（参考訳）: グローバル化した金融市場の世界では、商業銀行は信用リスクの増大に直面するため、銀行資産の安全と金融安定に対する要求が高まっている。この研究は、特にバックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークのような高度なニューラルネットワーク技術を利用して、商業銀行の信用リスクをプリエンプションする新しいモデルを開発した。この談話は最初、ARMA、ARCH、ロジスティック回帰モデルといった従来の金融リスクプリエンプティブモデルを精査し、現実の応用を批判的に分析した。その後、BPニューラルネットワークモデルの構築プロセスについて詳述し、ネットワークアーキテクチャ設計、アクティベーション関数の選択、パラメータの初期化、目的関数構築を含む。比較分析により、商業銀行の信用リスクを前提としたニューラルネットワークモデルの優位性が解明される。実験セグメントは特定の銀行データを選択し、モデルの予測精度と実用性を検証する。研究は、このモデルが信用リスク管理の予測と精度を効果的に向上させることを示唆している。

関連論文リスト

Hamiltonian Neural Networks for Robust Out-of-Time Credit Scoring [0.5439020425819]
我々は、信用リスク進化の複雑なダイナミクスを捉えるためのシンプレクティックと新たな金融損失関数を開発する。本手法は,AUC(Area Under the Curve)により測定されたOOTシナリオにおいて,優れた識別力を示す。ハミルトニアンにインスパイアされたアプローチは、インサンプルとOOTテストセット間の一貫した性能を維持する上で、特に強みを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-14T06:08:26Z)
Applying Hybrid Graph Neural Networks to Strengthen Credit Risk Analysis [4.457653449326353]
本稿では, グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)を用いた信用リスク予測手法を提案する。提案手法は、従来の信用リスク評価モデルが直面する課題、特に不均衡なデータセットを扱う際の課題に対処する。この研究は、信用リスク予測の精度を向上させるためのGCNNの可能性を示し、金融機関にとって堅牢なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:49:05Z)
Advanced User Credit Risk Prediction Model using LightGBM, XGBoost and Tabnet with SMOTEENN [8.225603728650478]
研究対象として商業銀行が提供する4万件以上のレコードのデータセットを使用します。実験では、LightGBMとPCAとSMOTEENNの技術を組み合わせることで、銀行が高品質な顧客を正確に予測できることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-07T01:37:10Z)
Ensemble Methodology:Innovations in Credit Default Prediction Using LightGBM, XGBoost, and LocalEnsemble [8.841018135641544]
本研究は、信用デフォルト予測の進化状況、従来のモデルへの挑戦、革新的なアプローチの導入に対応している。本稿では,LightGBM,XGBoost,LocalEnsembleモジュールで構成されるEnsemble Methodsフレームワークについて述べる。実験により,データセット上でのアンサンブルモデルの有効性が検証され,フィールドへの実質的な貢献が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T01:48:54Z)
Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z)
Federated Learning with Unreliable Clients: Performance Analysis and Mechanism Design [76.29738151117583]
Federated Learning(FL)は、分散クライアント間で効果的な機械学習モデルをトレーニングするための有望なツールとなっている。しかし、低品質のモデルは信頼性の低いクライアントによってアグリゲータサーバにアップロードすることができ、劣化やトレーニングの崩壊につながる。クライアントの信頼できない振る舞いをモデル化し、このようなセキュリティリスクを軽減するための防御メカニズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-10T08:02:27Z)
Sequential Deep Learning for Credit Risk Monitoring with Tabular Financial Data [0.901219858596044]
深層学習による信用リスク評価の新たなアプローチを創出する試みを紹介します。本稿では,深い再帰と因果畳み込みに基づくニューラルネットワークを用いた新しいクレジットカードトランザクションサンプリング手法を提案する。時間的畳み込みネットワークを用いた逐次的深層学習アプローチは、ベンチマーク非逐次木モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-30T21:29:48Z)
Explanations of Machine Learning predictions: a mandatory step for its application to Operational Processes [61.20223338508952]
信用リスクモデリングは重要な役割を果たす。近年,機械学習や深層学習の手法が採用されている。この分野における説明可能性問題に LIME 手法を適用することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-30T10:27:59Z)
Neural Network-based Automatic Factor Construction [58.96870869237197]
本稿ではニューラルネットワークを用いた自動ファクタ構築(NNAFC)を提案する。 NNAFCは、金融分野の知識に基づいて、様々な金融要因を自動構築することができる。 NNAFCによって構築された新しい要因は、常にリターン、シャープ比、多要素量的投資戦略の最大引き出しを改善することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-14T07:44:49Z)
A general framework for defining and optimizing robustness [74.67016173858497]
分類器の様々な種類の堅牢性を定義するための厳密でフレキシブルなフレームワークを提案する。我々の概念は、分類器の堅牢性は正確性とは無関係な性質と考えるべきであるという仮定に基づいている。我々は,任意の分類モデルに適用可能な,非常に一般的なロバスト性フレームワークを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-19T13:24:20Z)
Super-App Behavioral Patterns in Credit Risk Models: Financial, Statistical and Regulatory Implications [110.54266632357673]
従来の官僚データとは対照的に、アプリベースのマーケットプレースから派生した代替データが信用スコアモデルに与える影響を提示する。 2つの国にまたがって検証した結果、これらの新たなデータソースは、低体重者や若年者における金融行動を予測するのに特に有用であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-09T01:32:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。