Arka P. Bandyopadhyay发布用DNN区分商业抵押贷款违约类型的论文
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Arka P. Bandyopadhyay发布用DNN区分商业抵押贷款违约类型的论文
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AI 综述
Arka P. Bandyopadhyay发布学术论文，基于1998-2021年的商业抵押贷款专有面板数据，采用深度神经网络（DNN）区分流动性约束违约与策略性违约。 研究发现，在逾期条件下，物业净营业收入（NOI）对违约率的影响比贷款价值比（LTV）更显著，且划分两类违约的阈值在2008年金融危机与2020-2021年新冠商业地产冲击期间保持稳定。
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最新进展10月20日 12:00
如何用深度学习区分流动性约束违约与策略性违约报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv q-fin如何用深度学习区分流动性约束违约与策略性违约
研究者基于1998-2021年的商业抵押贷款专有面板数据，采用深度神经网络（DNN）区分流动性约束违约与策略性违约。研究发现，在逾期条件下，物业净营业收入（NOI）对违约率的影响比贷款价值比（LTV）更显著，且划分两类违约的阈值在2008年金融危机与2020-2021年新冠商业地产冲击期间保持稳定。
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