Search results

1

A comparative study of corporate credit ratings prediction with machine learning

100%

DOĞAN S., BÜYÜKKÖR Y., ATAN M.

Operations Research and Decisions

|

2022

|

vol. 32

|

issue 1

25-47

EN

Credit scores are critical for financial sector investors and government officials, so it is important to develop reliable, transparent and appropriate tools for obtaining ratings. This study aims to predict company credit scores with machine learning and modern statistical methods, both in sectoral and aggregated data. Analyses are made on 1881 companies operating in three different sectors that applied for loans from Turkey’s largest public bank. The results of the experiment are compared in terms of classification accuracy, sensitivity, specificity, precision and Mathews correlation coefficient. When the credit ratings are estimated on a sectoral basis, it is observed that the classification rate considerably changes. Considering the analysis results, it is seen that logistic regression analysis, support vector machines, random forest and XGBoost have better performance than decision tree and k-nearest neighbour for all data sets.

2

Koszt długu a rating kredytowy krajów

75%

Chodnicka P., Niewińska K.

Problemy Zarządzania

|

2015

|

issue 3/2015 (55), t.2

197-219

EN

The aim of this publication was to analyze the impact of the countires’ credit ratings at the cost of capital. The article was carried out the analysis and review of the existing world literature on the above subject. Authors used a static panel data models for the 135 countries in the period of 2002–2012. As the independent variables were the long- and short-term credit ratings awarded by rating agencies: Standard & Poor’s and Moody’s Investor Service. Credit ratings was converted linearly to the numeric variables. The publication examines how credit ratings and history of credit events affect: the interest rate and maturity of new external debt obligations (public and private), interest rates on deposits and loans, the spreads of interest rates, real interest rates and credit risk premium.

PL

Celem niniejszej publikacji była analiza wpływu ratingów kredytowych krajów na koszt kapitału. W artykule została przeprowadzona analiza i przegląd istniejącej literatury światowej na powyższy temat. Autorzy zastosowali statyczne modele panelowe dla 135 krajów w latach 2002–2012. Jako zmienne niezależne wykorzystano długo- i krótkoterminowe ratingi kredytowe przyznawane przez agencje ratingowe: Standard & Poor’s i Moody’s Investor Service. Ratingi kredytowe skonwertowano liniowo na zmienne numeryczne. W publikacji przeanalizowano jak ratingi kredytowe i historia zdarzeń kredytowych wpływa na: oprocentowanie i zapadalność nowych zewnętrznych zobowiązań dłużnych (publicznych i prywatnych), oprocentowanie lokat i kredytów, spready stóp procentowych, realne stopy procentowe i premię za ryzyko kredytowe.

3

Sensitivity of the Central and Eastern European Stock Market to Credit Rating Changes

63%

Chodnicka-Jaworska P.

Problemy Zarządzania

|

2018

|

issue 2/2018 (74)

46-61

EN

The aim of the paper is to verify the influence of credit rating changes on the rates of return on shares taking into account the size of the credit rating agency. A review of literature about the mentioned relationship by type of sector has been prepared. The following hypothesis is proposed: The banks’ share prices show a weaker reaction to credit rating changes than the entities outside the banking sector. The strongest impact of credit rating changes is observed for a downgrade. This hypothesis has been verified by using event study methods on data collected from Thomson Reuters Database through the years 1980 to 2015. The unobserved variables are long term issuer credit ratings given to banks and institutions outside the financial institutions. Rates of return on shares are used as observed variables.

PL

Celem artykułu jest weryfikacja wpływu zmian credit ratingu na stopy zwrotu z akcji z uwzględnieniem wielkości agencji ratingowej. Przygotowano przegląd literatury na temat wspomnianych zależności przy uwzględnieniu rodzaju sektora. Zaproponowano następującą hipotezę badawczą: ceny akcji banków słabiej reagują na zmiany credit ratingów niż podmioty spoza sektora bankowego. Najsilniejszy wpływ zmian ratingu obserwuje się w przypadku jego obniżenia. Weryfikacja tej hipotezy została przeprowadzona za pomocą metod badania zdarzeń na danych zebranych z Thomson Reuters Database dla lat 1980–2015. Nieobserwowane zmienne to długoterminowe credit ratingi emitenta nadane bankom i podmiotom niebędącym instytucjami finansowymi. Jako zmienne zależne stosuje się stopy zwrotu z akcji.

Refine search results

2 Problemy Zarządzania

1 Operations Research and Decisions

1 2022

1 2018

1 2015

1 ATAN M.

1 BÜYÜKKÖR Y.

1 Chodnicka P.

1 Chodnicka-Jaworska P.

1 DOĞAN S.

1 Niewińska K.

A comparative study of corporate credit ratings prediction with machine learning

Koszt długu a rating kredytowy krajów

Sensitivity of the Central and Eastern European Stock Market to Credit Rating Changes