Determining Factors and their Impacts on the Ratings of Companies and Countries
Notice bibliographique
Résumé
In the face of the latest world financial crises, the ratings released by the regulatory agencies have gained distinction in the financial market. This paper proposes models to predict the future ratings of companies and countries. The analysis was carried out using quarterly data from 2010 to 2018 from companies in Brazil, South Africa, Germany, Argentina, Australia, Canada, Chile, China, Colombia, South Korea, the United States, France, Italy, Japan, Mexico, Peru, the United Kingdom, Russia, and India. The sample's number of companies and countries is limited to the availability of rating information and the other model information. We use the panel-ordered logit model for classifying the rating and the other economic and financial variables as an independent. The results show that the financial and economic variables are essential to predict the rating of financial and non-financial companies in Brazil as well as the sovereign rating of the sample countries. The predictive capacity of the models reached values close to 80%, emphasizing the forecasts of large banks with 94% accuracy. For the country sample, the results are close to 80% accuracy. With the results of the research, improvement in the financial and economic indicators and the increase in the predictive capacity of the market agents for the prior determination of future ratings of financial companies are expected.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».