Aktualių kredito rizikos įvertinimo algoritmų palyginimas - Rimašauskas, Simas; Belovas, Igoris; Gricius, Rolandas (Lietuvos matematikos rinkinys, 2025)
Kredito rizikos įvertinimas yra būtinas priimant finansinius sprendimus, ypač investuojant į skolos vertybinius popierius. Kadangi obligacijų rinka yra didžiausia vertybinių popierių rinka pasaulyje, egzistuoja didelė paklausa įrankiams emitento kreditingumui įvertinti. Be to, informacija, nusakanti nemokumo tikimybę, yra naudojama ir kitose srityse, tokiose kaip rizikos valdymas. Mašininio mokymosi ir didžiųjų duomenų eroje atsirado būdų, leidžiančių automatizuotai įvertinti riziką remiantis dideliu kiekiu duomenų. Tradiciniai būdai kreditingumui įvertinti gali būti netikslūs, nes investuotojas gali būti šališkas arba klaidingai interpretuoti turimą informaciją. Moderniųjų įrankių, kurie leistų sumaniai apdoroti didelius informacijos kiekius, peržiūra bei palyginimas padės kuo objektyviau įvertinti emitento kredito riziką.
Keywords: kredito rizika; mašininis mokymas; XGBoost; LightGBM; AdaBoost; logistinė regresija; atsitiktinis miškas