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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: CORPORATE RATINGS GRADE PREDICTION Autor: ANDRE SIH
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
CARLOS KUBRUSLY - ADVISOR
Nº do Conteudo: 9530
Catalogação: 15/02/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9530@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9530@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9530
Resumo:
Título: CORPORATE RATINGS GRADE PREDICTION Autor: ANDRE SIH
Nº do Conteudo: 9530
Catalogação: 15/02/2007 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9530@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9530@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9530
Resumo:
The purpose of this thesis is to analyze and rank the
relevancy of 18
variables to S&P corporate ratings grades assignment.
Beyond, we predict
(classify) the Corporate Grades into two groups -
Investment or Speculative. To achieve this goal, we
applied and compared linear
and non-linear Statistics models and Machine Learning
Techniques (Multiple
Linear Regression, Linear Fisher´s Discriminant, Neural
Networks MLP) and
feature selection methods such as Principal Component
Analysis (PCA),
Correlation, Mutual Information (MI) and Mutual
Information for Features
Selection under Uniform Distribution MIFS-U). The 17 of
the initial set of 18
variables are financial variables such as Net Income,
Interest Expense and Market
Capitalization but one was the corporation´s Sector.
Combining linear and nonlinear
models and a priori knowledge, we identified a subset of
five features (Net
Income, EBIT, Total Revenues, Market Capitalization and
Sector) that together
reached up to 94.32% of success rate for the S&P grade
prediction.
Descrição | Arquivo |
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS | |
CHAPTER 1 | |
CHAPTER 2 | |
CHAPTER 3 | |
CHAPTER 4 | |
CHAPTER 5 | |
REFERENCES AND APPENDICES |