Abstract-Förutsägelsen av företagskonkurser är ett viktigt och brett studerad ämne eftersom det kan ha betydande inverkan på bankutlåning beslut och lönsamhet. Detta arbete innehåller två bidrag. Först går vi igenom ämnet konkursförutsägelse, med betoning på neurala nätverk (NN) modeller. För det andra utvecklar vi en modell för NN:s konkursprognoser. Inspirerad av en av de traditionella kreditriskmodeller som utvecklats av Merton föreslår vi nya indikatorer för NN-systemet. Vi visar att användningen av dessa indikatorer utöver traditionella indikatorer för den finansiella kvoten ger en betydande förbättring av exaktheten (utan urval) i prognoserna (från 81,46 % till 85,5 % för en treårsprognos). Index Villkor-Asset-baserad modell, konkurs förutsägelse, företagets svårigheter, företagets misslyckande förutsägelse, kreditrisk, fallissemang förutsägelse, finansiella nyckeltal, bokslutsdata, flera lager nätverk.
I REF används Neural Network(NN)-baserad modell med någon ny indikator för förutsägelsen.
Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural Networks: A Survey and New Results
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}