阿联酋商业银行信用风险评估模型：基于机器学习的方法
风险管理
2024-07-18 v1
摘要
信用评级正 becoming 成为金融机构评估信用风险的首要参考，以准确预测个人或企业业务失败的可能性。因此，金融机构依赖信用评级工具和服务来预测债权人满足金融债务的能力。传统信用评级广泛分为两类，即良好信用和差坏信用。这种方法在实践中缺乏足够的精度来进行信用风险分析。相关研究表明，数据驱动的机器学习算法在解决此类问题方面，无论是在准确性还是效率方面，都优于许多传统统计方法。本文的目的是构建和验证一个信用风险评估模型，使用线性判别分析作为降维技术来区分良好债权人和差坏债权人，并识别基于真实世界数据进行信用评估的商业银行的最佳分类器。这将帮助商业银行避免货币损失并防止金融危机。
引用
@article{arxiv.2407.12044,
title = {Credit Risk Assessment Model for UAE Commercial Banks: A Machine Learning Approach},
author = {Aditya Saxena and Dr Parizad Dungore},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.12044},
year = {2024}
}