de Leon, Christian S. (2026) Metatanulási modell a Fülöp-szigeteki bankok hitelezési magatartásának vizsgálatára. HITELINTÉZETI SZEMLE, 25 (2). pp. 125-167. ISSN 1588-6883 (nyomtatott); 2416-3201 (online)
|
Text
hsz-25-2-t3-de-leon.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
Jelen tanulmány egy metatanuláson alapuló keretrendszert határoz meg a Fülöp-szigeteki kereskedelmi bankok hitelezési magatartásának előrejelzésére, aggregált banki pénzügyi mutatók és makrogazdasági változók alapján. Öt alapvető gépi tanulási modellt – a boostingot, a k-legközelebbi szomszéd módszerét, a neurális hálókat, a véletlen erdőt és a támogatóvektorgép-módszert – alkalmaztunk, amelyek kimeneti adatait LASSO-regularizált regresszióval szintetizáltuk. Az eredmények azt mutatják, hogy a metamodell következetesen nagyobb becslési pontosságot és alacsonyabb hibaszintet ér el, valamint közelebb áll a bankok érzékelt hitelezési magatartásához. A ridge-regresszióval és rugalmas háló alkalmazásával elvégzett robusztussági vizsgálatok a modell stabilitását igazolták mind volatilis, mind alacsony varianciájú környezetekben, míg a változók fontosságának elemzése a jövedelmezőséget és az eszközminőséget azonosította a hitelezési magatartás fő meghatározó tényezőiként.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | gépi tanulás, metamodellezés, banki hitelezési magatartás |
| Subjects: | H Social Sciences / társadalomtudományok > HG Finance / pénzügy > HG1 Banking / bankügy |
| SWORD Depositor: | MTMT SWORD |
| Depositing User: | MTMT SWORD |
| Date Deposited: | 06 Jul 2026 07:14 |
| Last Modified: | 06 Jul 2026 07:14 |
| URI: | https://real.mtak.hu/id/eprint/241399 |
Actions (login required)
 |
Edit Item |
