Developing a Scoring Credit Model Based on the Methodology of International Credit Rating Agencies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this work is to examine the relationship of various financial and non-financial (qualitative) factors of performance of non-financial companies and their credit ratings. We developed the scoring model which was based on the methodologies of international and Russian rating agencies. The modelled ratings of non-financial companies for 2018–2020 were compared with actual ratings assigned by the rating agencies and discrepancies were explained. The sample includes companies from retail, protein and agriculture, steel, oil and gas sectors from Russia, USA, Luxembourg, England, Canada, India, Ukraine and Brazil. The paper proved that addition of business and environmental, social and governance factors improved the quality ofscoring models in comparison to those including only financial metrics. There are strong patterns in the resulting ratings of companies for some industries. Retail industry companies are associated with high sales indicators, while steel industry companies have high interest expenses coverage ratios. Oil and gas industry companies mostly show high results in reserves coefficients. The study developed a credit rating forecasting tool that emulates the work of analysts of rating agencies and therefore has a high predictive power. The developed model can be used by financial market practitioners to predict the credit ratings of Russian companies in the face of the refusal of international rating agencies to rate Russian issuers.
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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 | 0,019 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle