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预测银行倒闭和压力测试：一种机器学习方法

作者

上市的：
  • 戈加斯、佩里克利斯
  • 帕帕迪米特里奥
  • 安娜·阿格拉佩蒂杜

摘要

本文提出了一种基于机器学习的银行倒闭预测模型。所提出的方法定义了一个线性决策边界，将有偿付能力的银行与失败的银行区分开来。这种设置产生了一种新型的替代应力测试工具。我们对1443家美国银行进行了抽样调查，其中包括2007-2013年期间倒闭的481家银行。使用两步特征选择程序选择解释变量集。然后，通过训练-测试学习过程，将选定的变量输入支持向量机预测模型。该模型显示出99.22%的总体预测准确率，并优于公认的Ohlson评分。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:int针对：v:34:y:2018:i:3:p:440-455
    DOI:10.1016/j.ij预测2018.01.09
    作为

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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