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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».