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토게틱의 데이터공부
Benchmarking Machine Learning Models to Predict Corporate Bankruptcy이 논문은 다양한 머신 러닝 모델을 사용하여 미국 상장 기업의 파산 예측 성능을 비교하고 분석한 연구입니다. 연구는 1990년부터 2019년까지의 데이터를 사용하여 여러 머신 러닝 알고리즘의 예측 성능을 평가했습니다.데이터 및 예측 변수샘플 크기: 1969년부터 2019년까지 총 2,585건의 파산 데이터를 포함한 131,261개의 기업-년 관측치.데이터 출처: Compustat 데이터베이스(재무 정보), CRSP(주식 시장 정보), FRED 데이터베이스(거시 경제 정보).예측 변수: 재무 비율, 주식 시장 변수, 산업 및 거시 경제 변수.사용된 머신 러닝 모델페널라이즈드 회귀 모델:..
논문 원문: https://arxiv.org/abs/2312.03194 Corporate Bankruptcy Prediction with Domain-Adapted BERTThis study performs BERT-based analysis, which is a representative contextualized language model, on corporate disclosure data to predict impending bankruptcies. Prior literature on bankruptcy prediction mainly focuses on developing more sophisticated predarxiv.org 해당 논문인 Corporate Bankruptcy Predicti..
원문보기:https://link.springer.com/article/10.1007/s11156-023-01192-x#citeas Bankruptcy Prediction Using Machine Learning and Shapley Additive Explanations"배경 및 목적최근 60년 동안 기업 부도 예측은 많은 연구자들의 관심을 받아왔습니다. 초기의 단변량 분석(Beaver, 1966)에서 다변량 기법(Altman, 1968)을 거쳐, 최근에는 머신러닝 및 딥러닝 기법이 널리 사용되고 있습니다. 그러나 여전히 기업의 부도 예측 정확도를 높이고, 모델 해석 가능성을 개선하는 것이 주요 과제입니다. 본 연구는 프랑스 기업 데이터를 이용하여 랜덤 포레스트, LightGBM, XGBoost, N..