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학술저널
저자정보
Ren, Gang (Department of Business Administration, Pusan National University) Hong, Taeho (Department of Business Administration, Pusan National University) Park, YoungKi (Department of Information Systems and Technology Management, George Washington University)
저널정보
한국경영정보학회 Asia pacific journal of information systems Asia pacific journal of information systems 제25권 제3호
발행연도
2015.1
수록면
579 - 596 (18page)

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Many studies have focused on the prediction of corporate credit rating using various data mining techniques. One of the most frequently used algorithms is support vector machines (SVM), and recently, novel techniques such as SVM+ and SVM+MTL have emerged. This paper intends to show the applicability of such new techniques to multi-classification and corporate credit rating and compare them with conventional SVM regarding prediction performance. We solve multi-class SVM+ and SVM+MTL problems by constructing several binary classifiers. Furthermore, to demonstrate the robustness and outstanding performance of SVM+MTL algorithm over other techniques, we utilized four typical multi-class processing methods in our experiments. The results show that SVM+MTL outperforms both conventional SVM and novel SVM+ in predicting corporate credit rating. This study contributes to the literature by showing the applicability of new techniques such as SVM+ and SVM+MTL and the outperformance of SVM+MTL over conventional techniques. Thus, this study enriches solving techniques for addressing multi-class problems such as corporate credit rating prediction.
#Support Vector Machines #SVM+ #SVM+MTL #Multi-Task Learning) #Credit Rating #Multi-Classification

목차

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Altman, E. I. / 1976 / Statistical Bond Rating Classification Using Financial and Accounting Data / Proceedings of the Conference on Topical Research in Accounting :205~239 google schola Altman, E. I. / 2004 / How Rating Agencies Achieve Rating Stability / Journal of Banking & Finance 28(11):2679~2714 google schola Bellotti, T. / 2009 / Support Vector Machines for Credit Scoring and Discovery of Significant Features / Expert Systems with Applications 36(2):3302~3308 google schola Bennell, J. A. / 2006 / Modelling Sovereign Credit Ratings : Neural Networks Versus Ordered Probit / Expert Systems with Applications 30(3):415~425 google schola Cao, L. / 2006 / Bond Rating Using Support Vector Machine / Intelligent Data Analysis 10(3):285~296 google schola

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