Publikace detail

Predicting Financial Distress of Banks Using Random Subspace Ensembles of Support Vector Machines

Autoři: Hájek Petr | Olej Vladimír | Myšková Renáta

Rok: 2015

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Artificial Intelligence Perspectives and Applications (CSOC2015)

Název nakladatele: Springer

Místo vydání: Berlin

Strana od-do: 131-140

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
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

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte