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Springer Open:基于机器学习的信用监管比较.pdf

上传人: 云闲 编号:47753 2021-08-02 21页 1.41MB

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本文主要研究了巴西中央银行(CBB)对信贷监督的需求。作者通过比较假设的自监督方法(银行自行评估贷款组合,无外部干预)和CBB的现场银行监督方法,基于真实银行的现场信贷检查进行了研究。研究结果表明,CBB的现场监督方法的整体表现始终高于自监督方法,证明了现场信贷组合检查的必要性。 关键点包括: 1. 金融监督是金融监管和金融稳定的重要环节。 2. 信贷组合评估是银行监督的经典前提,但金融危机减缓了自我监管过程。 3. 巴西的金融系统包括178家银行,总资产达GDP的126%,信贷达GDP的47%。 4. 巴西尚未采用IFRS 9作为贷款损失准备金规定,而是采用NMC决议2682/99。 5. 现场监督分为信贷管理和信贷风险两个方面。 6. 研究结果表明,CBB的现场监督方法的整体表现始终高于自监督方法。
机器学习对比 如何评估信贷风险? 机器学习在信贷监管中的应用与挑战
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