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title: ML&F
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# ML and FinTech: Project by 官顥

Title : Corporate Credit Rating forecasting with Machine Learning
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key words : 信用評等、違約機率、非傳統金融績效指標、機器學習

## Motivations (Talk 1)

信用評等的評估是信用風險管理重要的議題，準確的公司評等估計或是違約機率的估計將有助於金融機構等債權人可以更精確地去做部位的管理與風險的胃納，根據過往文獻顯示，相比以往的傳統統計模型，機器學習模型在在預估公司的評等或違約機率時，會有更高的準確率。雖然機器學習模型在評估信用風險上有較高的準確率，但精確率可以更近一步提高，機器學習模型一直以來皆不斷地在更新，所以在了解基本財務指標後，如何利用自己的專業領域知識去篩選變數、新增變數亦或者利用程式做資料治理，可以更進一步提高機器學習模型準確率，所以本文認為如果加上一些總體變數或非傳統金融績效指標，如文字特徵、社會網絡分析、Google Trend、ESG績效等等，機器學習模型在預測企業信用評等上可能可以有更好的績效。

![研究架構](https://i.imgur.com/KWyBYt4.png)

信用評等是金融風險管理重要的議題，金融機構為了降低違約風險而採取多種不同的信用風險模型去評估債務人是否有償債能力或估計其違約機率，然而目前最有根據力的評等公司為標普、惠譽、穆迪之公司評級，其在信用風險評等方法論上各有不同之流程與估計參數，而台灣經濟新報資料庫TEJ也有其評等方法論，其評等等級為TCRI，幫助台灣企業估計其信用風險指標。TCRI以公開發行公司為評等對象，採半專家程序，以數量模式為底，輔以人工判斷，方法公開透明且具區別力，供金融業作為投資及授信參考。

![TCRI等級定義](https://i.imgur.com/g1fQ9eS.png)

本研究資料來源為台灣經濟新報資料庫TEJ之上市公司TCRI(2017-2021)之評等資料

資料來源：台灣經濟新報資料庫TEJ

## EDA (Talk 2)

下圖為TCRI等級分佈
![](https://i.imgur.com/qBSMRDu.png)

下圖為變數之間之相關係數圖
![](https://i.imgur.com/9ZgZZyX.png)

下圖為變數之敘述性統計
![](https://i.imgur.com/0D7LRMr.png)


## Problem formulation (Talk 3)


## Analysis (Talk 4)


## Conclusion (Talk 4)
