Assessing the Creditworthiness of Lebanese Banks Using Bayesian Networks
Notice bibliographique
Résumé
This research evaluates the creditworthiness of Lebanese banks using the Bayesian Naïve Classifier (BNC) in the CAMELS framework. Using the CAMELS indicators—capital adequacy, asset quality, management efficiency, earnings, liquidity, and sensitivity to market risk—the study examines data from 2012 to 2022, a period also marked by financial instability. The complex interdependencies between these variables are modeled using the BNC, a machine learning technique that provides a probabilistic approach that improves prediction accuracy. In order to assess how well the BNC predicts banks’ ratings, training and testing datasets are created. The findings indicate that the most important elements influencing bank ratings are capital adequacy, management efficiency, and asset quality. Liquidity and sensitivity to market risk become more significant during economic downturns, especially following the 2019 financial crisis in Lebanon. With a predicted accuracy of more than 98%, the BNC proved its resilience and dependability in identifying patterns that traditional models would miss. By incorporating machine learning into the CAMELS framework, this study presents an innovative approach to credit risk assessment and offers insightful information to investors, regulators, and decision-makers who are keeping an eye on the stability of financial institutions. To further confirm this model’s resilience in many economic contexts, future studies should extend its use to more industries and geographical areas.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».