Forecasting Financial Distress With Machine Learning - A Review/UMA ANALISE DE PREVISAO DE DIFICULDADES FINANCEIRAS COM Machine Learning.(FUTURE STUDIES RESEARCH JOURNAL: TRENDS AND STRATEGIES)

• Published in: Future studies research journal 2020-09, Vol.12 (3), p.528
• Main Authors: Duarte, Denize Lemos, Barboza, Flávio Luiz de Moraes
• Format: Article
• Language: Portuguese
• Subjects: Analysis; Artificial intelligence; Machine learning
• ISSN: 2175-5825; 2175-5825
• DOI: 10.24023/FutureJournal/2175-5825/2020.v12i3.533

Theoretical framework - The study is divided as follows: Section 1 introduces the article. Section 2 deals with credit risk and its relationship with computational models and techniques. Section 3 presents the methodology. Section 4 addresses a discussion of the results and challenges on the topic. Finally, section 5 presents the conclusions. Originality/value - Research in the area of Artificial Intelligence and Machine Learning is recent and requires attention and investigation, thus, this study contributes to the opening of new views in order to deepen the work on this topic. Quadro teórico - O estudo está dividido da seguinte forma: A seção 1 apresenta o artigo. A seção 2 trata do Risco de Crédito e sua relação com modelos e técnicas computacionais. A seção 3 apresenta a metodologia utilizada. A seção 4 aborda uma discussão dos resultados e desafios sobre a temática. Por fim, a seção 5 apresenta as conclusões. Contribuições de Pesquisa, Práticas e Sociais - Contribui para a verificação da teoria, fornecendo informações em relação aos métodos e técnicas mais utilizadas, traz uma ampla análise para aprofundar o conhecimento dos fatores e variáveis sobre o tema. Categoriza as linhas de pesquisa e fornece um resumo da literatura, que serve de referência, além de sugerir pesquisas futuras.