Login for students

Login for employees

Publication detail

Predicting Financial Distress of Banks Using Random Subspace Ensembles of Support Vector Machines
Authors: Hájek Petr | Olej Vladimír | Myšková Renáta
Year: 2015
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: Artificial Intelligence Perspectives and Applications (CSOC2015)
Publisher name: Springer
Place: Berlin
Page from-to: 131-140
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Predikce finanční tísně bank pomocí náhodných podprostorových souborů podpůrných vektorových strojů Modely predikce finančních potíží bank jsou stále důležitější jako systémy včasného varování celého bankovního sektoru. V této studii navrhujeme model založený na náhodné podprostorové metodě. Ten je použit k predikci investičních/neinvestičních ratingových stupňů amerických bank. Ukazujeme, že podpůrné vektorové stroje lze efektivně využít jako základní systémy v modelu metaučení. Ukazujeme, že pro predikci finanční tísně bank jsou důležité jak finanční, tak nefinanční (sentiment) informace. To platí nejen pro banky, ale i pro ostatní podniky. banky; finanční tíseň; ratingový stupeň; náhodný podprostor; metaučení; podpůrné vektorové stroje; analýza sentimentu
eng Predicting Financial Distress of Banks Using Random Subspace Ensembles of Support Vector Machines Models for financial distress predictions of banks are increasingly important tools used as early warning signals for the whole banking systems. In this study, a model based on random subspace method is proposed to predict investment/non-investment rating grades of U.S. banks. We show that support vector machines can be effectively used as base learners in the meta-learning model. We argue that both financial and non-financial (sentiment) information are important categories of determinants in financial distress prediction. We show that this is true for both banks and other companies. Banks; Financial distress; Rating grade; Random subspace; Metalearning; Support vector machines; Sentiment analysis

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives