A Novel Hybrid Regression Model for Banking Loss Estimation

Abstract

Bankacılık sektöründeki finansal risklerin erken dönemde belirlenmesine yönelik kritik ihtiyaç göz önüne alındığında, bu çalışma, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki banka başarısızlıklarını tahmin etmek için FDIC veri tabanındaki tarihsel finansal oranları kullanan yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Potansiyel kayıpların tahmini önemlidir. Bu çalışmada banka iflasları bağlamında zarar tahminine yönelik yeni bir hibrit yaklaşım sunuyoruz. Tahmin doğruluğunu artırmak için ElasticNet regresyon ve ilgili veri çıkarma teknikleri önerdiğimiz yöntemde birleştirilmiştir. Önerilen hibrit yaklaşımın performansı kapsamlı deneyler yapılarak geleneksel regresyon tekniklerine göre değerlendirilmiştir. 0,001'lik son derece düşük Ortalama Kare Hatası (MSE), 0,98'lik oldukça yüksek R-kare değeri ve 0,95'lik açıklanan varyans skoru ile önerdiğimiz model mevcut metodolojilere kıyasla üstün performans sergilemektedir. Yöntemimizin doğruluğu 1200 birimlik ortalama mutlak hata (MAE) ile gösterilmektedir. Sonuçlarımız, üstün tahmin yetenekleri ve daha doğru kayıp tahminleri sunan, bankacılık ve finans alanında zarar tahminini dönüştürmeye yönelik hibrit yaklaşımımızın potansiyelini vurgulamaktadır.