論文の概要: What Can 240,000 New Credit Transactions Tell Us About the Impact of NGEU Funds?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01964v1
• Date: Sun, 16 Mar 2025 19:50:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-06 07:30:18.215575
• Title: What Can 240,000 New Credit Transactions Tell Us About the Impact of NGEU Funds?
• Title（参考訳）: 新たに24万件の信用取引でNGEUファンドへの影響はどうなるのか?
• Authors: Alvaro Ortiz, Tomasa Rodrigo, David Sarasa, Pedro Torinos, Sirenia Vazquez,
• Abstract要約: パネルデータローカルプロジェクションモデルを用いて、新規融資に対する調達賞の動的効果を推定する。 その結果,NGEU調達プログラムの影響は歴史的調達の影響と密接に一致していることがわかった。 高頻度の財務データと調達記録を統合することは、公共政策設計の洗練におけるビッグデータの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Using a panel data local projections model and controlling for firm characteristics, procurement bid attributes, and macroeconomic conditions, the study estimates the dynamic effects of procurement awards on new lending, a more precise measure than the change in the stock of credit. The analysis further examines heterogeneity in credit responses based on firm size, industry, credit maturity, and value chain position of the firms. The empirical evidence confirms that public procurement awards significantly increase new lending, with NGEU-funded contracts generating stronger credit expansion than traditional procurement during the recent period. The results show that the impact of NGEU procurement programs aligns closely with historical procurement impacts, with differences driven mainly by lower utilization rates. Moreover, integrating high-frequency financial data with procurement records highlights the potential of Big Data in refining public policy design.
• Abstract（参考訳）: パネルデータローカル・プロジェクションモデルを用いて, 資金提供特性, マクロ経済条件の厳密な特性を制御し, 新規融資に対する調達賞の動的影響を, クレジットの在庫変動よりも正確に推定した。 この分析は、企業規模、業界規模、信用成熟度、およびバリューチェーン位置に基づく信用応答の不均一性をさらに調査する。 実証的な証拠は、公的調達賞が新規融資を著しく増加させ、NGEUが出資した契約は、近年の伝統的な調達よりも強力な信用拡大を生み出していることを示している。 その結果,NGEU調達プログラムの影響は,利用率の低下を主な要因とする歴史的調達の影響と密接に一致していることがわかった。 さらに、高頻度の財務データと調達記録を統合することで、公共政策設計の洗練におけるビッグデータの可能性を強調している。

関連論文リスト

• Empowering Many, Biasing a Few: Generalist Credit Scoring through Large Language Models [53.620827459684094]
  大規模言語モデル(LLM)は、複数のタスクにまたがる強力な一般化能力を持つ信用スコアリングタスクにおいて大きな可能性を秘めている。 クレジットスコアリングのための LLM を探索する,初のオープンソース包括的フレームワークを提案する。 そこで我々は,各種金融リスク評価タスクの煩雑な要求に合わせて,指導チューニングによる最初の信用・リスク評価大言語モデル(CALM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T03:50:34Z)
• Would I have gotten that reward? Long-term credit assignment by counterfactual contribution analysis [50.926791529605396]
  モデルベース信用代入アルゴリズムの新たなファミリーであるCOCOA(Counterfactual Contribution Analysis)を紹介する。 我々のアルゴリズムは、その後の報酬を得る際の行動の貢献度を測定することによって、正確な信用割当を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T09:27:27Z)
• Machine Learning Models Evaluation and Feature Importance Analysis on NPL Dataset [0.0]
  エチオピアのプライベートバンクが提供するデータセット上で、異なる機械学習モデルがどのように機能するかを評価する。 XGBoostは、KMeans SMOTEオーバーサンプリングデータ上で最高F1スコアを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-28T17:09:44Z)
• On the dynamics of credit history and social interaction features, and their impact on creditworthiness assessment performance [3.6748639131154315]
  本研究の目的は、信用度評価性能のダイナミクスと、信用履歴、返済行動、ソーシャルネットワークの特徴の影響について理解することである。 本研究は、借り手の歴史が最初の半年で低下し、その後安定していることを示す。 ソーシャルネットワーク機能に対する最も顕著な影響は、ローン申請時に発生する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T00:42:27Z)
• Predicting Credit Risk for Unsecured Lending: A Machine Learning Approach [0.0]
  本研究は、無担保貸付(クレディットカード)の信用デフォルトを予測するための、同時代の信用評価モデルを構築することを目的とする。 本研究は,光グラディエントブースティングマシン(LGBM)モデルにより,学習速度の向上,効率の向上,データボリュームの大規模化を実現していることを示す。 このモデルの導入により、商業融資機関や銀行の意思決定者に対する信用デフォルトのより良いタイムリーな予測が可能になると期待している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T17:54:56Z)
• How Costly is Noise? Data and Disparities in Consumer Credit [0.0]
  信用スコアは、歴史的に不足しているグループに対するデフォルトリスクの指標であることを示す。 信用スコアの精度を等しくすると、不利なグループの承認率と信用ミスロケーションの格差が約半減する可能性があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T00:42:26Z)
• Enhancing User' s Income Estimation with Super-App Alternative Data [59.60094442546867]
  これは、これらの代替データソースのパフォーマンスと、業界に受け入れられた局の収入推定器のパフォーマンスを比較します。 本論文は、金融機関がリスクプロファイルの構築に代替データを導入しようとする動機を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T21:34:44Z)
• Fairness, Welfare, and Equity in Personalized Pricing [88.9134799076718]
  顧客特性に基づくパーソナライズ価格における公平性、福祉、株式の配慮の相互作用について検討する。 選択ワクチンの価格補助金と、マイクロクレジットの下流結果に対するパーソナライズされた利率の影響の2つの設定において、パーソナライズされた価格の潜在的利点を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T01:01:56Z)
• Intelligent Credit Limit Management in Consumer Loans Based on Causal Inference [5.292270534252169]
  信用限度は、経験豊富な専門家によって開発された限られた戦略に基づいて調整される。 本稿では,信用限度をインテリジェントに管理するためのデータ駆動型アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-10T06:22:44Z)
• 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)
• Reinforcement-Learning based Portfolio Management with Augmented Asset Movement Prediction States [71.54651874063865]
  ポートフォリオマネジメント(PM)は、最大利益や最小リスクといった投資目標を達成することを目的としている。 本稿では,PMのための新しいステート拡張RLフレームワークであるSARLを提案する。 当社の枠組みは, 金融PMにおける2つのユニークな課題に対処することを目的としている。(1) データの異種データ -- 資産毎の収集情報は通常, 多様性, ノイズ, 不均衡(ニュース記事など), (2) 環境の不確実性 -- 金融市場は多様で非定常である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T08:10:03Z)

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。