دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 48503
ترجمه فارسی عنوان مقاله

مدل KMV ترکیبی، جنگل های تصادفی و رویکرد تئوری مجموعه راف برای رتبه بندی اعتباری

عنوان انگلیسی
A hybrid KMV model, random forests and rough set theory approach for credit rating
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
48503 2012 7 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Knowledge-Based Systems, Volume 33, September 2012, Pages 166–172

ترجمه کلمات کلیدی
رتبه بندی اعتباری - مدل KMV - تئوری مجموعه سخت - جنگل تصادفی - فاصلهپیش فرض
کلمات کلیدی انگلیسی
Credit rating; KMV model; Rough set theory; Random forests; Distance to default
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  مدل KMV ترکیبی، جنگل های تصادفی و رویکرد تئوری مجموعه راف برای رتبه بندی اعتباری

چکیده انگلیسی

In current credit ratings models, various accounting-based information are usually selected as prediction variables, based on historical information rather than the market’s assessment for future. In the study, we propose credit rating prediction model using market-based information as a predictive variable. In the proposed method, Moody’s KMV (KMV) is employed as a tool to evaluate the market-based information of each corporation. To verify the proposed method, using the hybrid model, which combine random forests (RF) and rough set theory (RST) to extract useful information for credit rating. The results show that market-based information does provide valuable information in credit rating predictions. Moreover, the proposed approach provides better classification results and generates meaningful rules for credit ratings.