Machine learning for enhanced credit risk assessment: an empirical approach (2023)
- Authors:
- Autor USP: UEYAMA, JO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.3390/jrfm16120496
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RISCO; CRÉDITO
- Keywords: credit risk; computer methods
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Risk and Financial Management
- ISSN: 1911-8066
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 16, p. 1-21, 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
SUHADOLNIK, Nicolas e UEYAMA, Jó e SILVA, Sergio da. Machine learning for enhanced credit risk assessment: an empirical approach. Journal of Risk and Financial Management, v. 16, p. 1-21, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/jrfm16120496. Acesso em: 05 nov. 2024. -
APA
Suhadolnik, N., Ueyama, J., & Silva, S. da. (2023). Machine learning for enhanced credit risk assessment: an empirical approach. Journal of Risk and Financial Management, 16, 1-21. doi:10.3390/jrfm16120496 -
NLM
Suhadolnik N, Ueyama J, Silva S da. Machine learning for enhanced credit risk assessment: an empirical approach [Internet]. Journal of Risk and Financial Management. 2023 ; 16 1-21.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jrfm16120496 -
Vancouver
Suhadolnik N, Ueyama J, Silva S da. Machine learning for enhanced credit risk assessment: an empirical approach [Internet]. Journal of Risk and Financial Management. 2023 ; 16 1-21.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jrfm16120496 - NodePM: um sistema de monitoramento remoto do consumo de energia eletrica via redes de sensores sem Fio
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Informações sobre o DOI: 10.3390/jrfm16120496 (Fonte: oaDOI API)
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