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Evaluating credit rating prediction by using the KMV model and random forest

机译:使用KMV模型和随机森林评估信用评级预测

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摘要

Purpose - An increasing number of investors have begun using financial data to develop optimal investment portfolios; therefore, the public financial data shared in the capital market plays a critical role in credit ratings. These data enable investors to understand the credit levels of debtors from a bank perspective; this facilitates predicting the debtor default rate to efficiently evaluate investment risks. The paper aims to discuss these issues.
机译:目的-越来越多的投资者开始使用财务数据来开发最佳投资组合;因此,在资本市场上共享的公共财务数据在信用评级中起着至关重要的作用。这些数据使投资者能够从银行的角度了解债务人的信用水平;这有助于预测债务人的违约率,以有效评估投资风险。本文旨在讨论这些问题。

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