DSpace Repository

Corporate credit rating prediction using deep learning

Show simple item record

dc.contributor.advisor Pittipol Kantavat
dc.contributor.author Napasorn Thavichaigarn
dc.contributor.other Chulalongkorn University. Faculty of Engineering
dc.date.accessioned 2023-08-04T07:36:16Z
dc.date.available 2023-08-04T07:36:16Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/83093
dc.description Thesis (M.Sc.)--Chulalongkorn University, 2022
dc.description.abstract Corporate credit rating has an important role in reducing asymmetric information between investors and borrowers and assisting investors as a signal of the entities’ performance and creditworthiness for making appropriate investment decisions in a company’s assets. The economic distress has negatively affected various businesses and resulted in company rating transitions. This led to a problem in adjusting investment strategy and a serious loss as there is a lack of time between officially announced credit rating transitions and real transition. This study provides alternative methods for credit rating prediction by applying machine learning models; Support Vector Machine (SVM), Linear Regression, and Deep Neural Network (DNN). The result has shown that the Deep Neural Network model presents the comparable performance to other models.
dc.description.abstractalternative การจัดอันดับเครดิตองค์กรมีบทบาทสำคัญในการลดข้อมูลที่ไม่สมมาตรระหว่างนักลงทุนและผู้กู้ และช่วยเหลือนักลงทุนโดยแสดงถึงของประสิทธิภาพในการดำเนินธุรกิจและความน่าเชื่อถือขององค์กร เพื่อให้นักลงทุนสามารถตัดสินใจลงทุนในสินทรัพย์ของบริษัทได้อย่างเหมาะสม สถานการณ์ทางเศรษฐกิจได้ส่งผลลบต่อภาคธุรกิจต่างๆ และยังส่งผลให้อันดับเครดิตของบริษัทเกิดการเปลี่ยนแปลง ทำให้เกิดปัญหาในการปรับกลยุทธ์การลงทุนและนำไปสู่การขาดทุน เนื่องจากมีช่องว่างระหว่างระยะเวลาในการประกาศการเปลี่ยนแปลงอันดับเครดิตอย่างเป็นทางการและการเปลี่ยนแปลงอันดับเครดิตจริง งานวิจัยนี้นำเสนอทางเลือกในการทำนายอันดับเครดิตโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่อง เช่น Support Vector Machine (SVM), Linear Regression และ Deep Neural Network (DNN) ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นว่าโมเดล Deep Neural Network นำเสนอประสิทธิภาพได้ดีเทียบเท่ากับโมเดลการเรียนรู้อื่น
dc.language.iso en
dc.publisher Chulalongkorn University
dc.relation.uri http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2022.97
dc.rights Chulalongkorn University
dc.title Corporate credit rating prediction using deep learning
dc.title.alternative การทำนายเครดิตเรทติ้งของบริษัทโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก
dc.type Thesis
dc.degree.name Master of Science
dc.degree.level Master's Degree
dc.degree.discipline Computer Science
dc.degree.grantor Chulalongkorn University
dc.identifier.DOI 10.58837/CHULA.THE.2022.97


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record