Predicting Financial Solvency of Commercial Borrowers: The Case of Non-Banking Financial Companies
Notice bibliographique
Résumé
Credit risk can be effectively managed by evaluating and predicting the credit worthiness of a customer or a corporate. Credit scores are calculated to assess the credit worthiness. It helps the financial institutes to know the amount and dimensions of risk involved in different credit transactions. Credit scoring helps the financial institutes to decide whether or not to lend. It also helps in deciding the price of a particular exposure, the appropriate credit facility and different risk tools. This research paper focuses on identifying the triggers of credit default. It also focuses on checking and predicting the financial solvency of the borrowers of non-banking financial companies and assigning the credit worthiness to these companies. The data is collected from a Mumbai based NBFC. The data for the study are extracted from balance sheet and profit &loss statement of these companies. The data includes the financial ratio variables for forty companies. Altman's Z-score is used to find credit worthiness and DuPont technique is used to find the main causes of financial distress. The results of this research highlights that the borrowing companies having a lower return on equity (ROE) are prone to be in distress zone. This research would help the financial institutions to identify the most likely defaulter companies and to segment the clients/companies in safe, grey and distressed zones. The results are robust to sub-samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».