Abstract from the 1st International Online Conference on Risk and Financial Management
Notice bibliographique
Résumé
Education loans complement human capital development and with successful recovery, they become self-sustainable.This recovery can be enhanced if defaults can be predicted accurately, which would also optimize the capital reserve requirements.Hence, this study aims to evaluate the attitudinal factors in educational loan repayment by integrating willingness with the ability of the borrower.This study follows a multi-method approach to testing the antecedent attitudinal variables of education loan repayment intention.A search of the literature finds themes for framing the hypothesis, which is tested quantitatively using partial least squares-structural equation modeling (PLS-SEM), and the prediction accuracy is calculated using artificial neural network (ANN) and deep neural network (DNN) modeling in multiple stages.Credit reporting and perceived quality of life were the two most significant variables in the PLS-SEM model integrated with the ANN model in multiple stages that resulted in increased prediction accuracy at each stage.The prediction accuracy of the ANN model before the integration of SEM was 87%, and after the final-stage SEM-ANN integration, it increased to 90%, while it increased from 89% to 93% after single-stage deep learning (DL) integration.Therefore, multi-stage SEM-ANN-DL integration improves the prediction accuracy for defaults.Improvements in the prediction accuracy can help financial institutions to plan their loan recovery and calculate the optimum capital reserve requirements for provisioning for non-performing assets. A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms in Technical Trading Strategies Yeswanth SBachelor of Information Technology, Velalar College of Engineering and Technology, Erode, Tamil Nadu 638009, IndiaThis study explores the integration of machine learning (ML) techniques into technical trading strategies, evaluating their performance against traditional methods across diverse financial markets.It employs key technical indicators like Moving Averages, the Relative Strength Index (RSI), and other analytical tools to boost prediction accuracy.Historical market data, sourced from the yfinance library, forms the basis for designing and testing these strategies, enabling a detailed assessment of the profitability and effectiveness of ML-enhanced approaches.The research aims to showcase machine learning's ability to
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,185 | 0,048 |
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 ».