Pubblicato il lavoro RIDS che descrive nuovi approcci per prevedere il rischio di default aziendale

È stato pubblicato sulla prestigiosa rivista scientifica Decision Support Systems il lavoro completato all’interno del Laboratorio RIDS  (RES Institute for Data Science) dal titolo ‘Solvency prediction for small and medium enterprises in banking’, che descrive nuovi approcci per prevedere il rischio di default delle piccole/medie imprese.

Nella pubblicazione vengono proposte tecniche multivariate di analisi di outlier, basate sul Local Outlier Factor, al fine di migliorare le prestazioni predittive dei modelli – parametrici e non – per la stima del rischio di credito. Dalle analisi di performance predittive emerge che il modello di regressione generalizzato a valori estremi è una valida alternativa alla regressione logistica.

I modelli sono stati testati su dati reali forniti dal Gruppo UniCredit e i risultati ottenuti confermano un significativo miglioramento in termini di capacità predittiva e di supporto alle decisioni aziendali.

È possibile consultare l’abstract o acquistare online la pubblicazione:

 

 

 

 

 

 

Pubblicato il lavoro RIDS che descrive nuovi approcci per prevedere il rischio di default aziendale