È disponibile online il working paper CNR-IRCrES “HERA: Hierarchical Engine for Rating Assessment. A Sector-Specific Hierarchical Artificial Intelligence Framework for One-Year-Ahead Corporate Rating Forecasting” a cura di Greta Falavigna.
Questo studio presenta HERA (Hierarchical Engine for Rating Assessment), un framework di intelligenza artificiale per la previsione del rating aziendale a un anno, sviluppato specificamente per i settori Produzione, Commercio e Servizi. Il modello utilizza una struttura gerarchica basata su classificatori Random Forest per cogliere le caratteristiche finanziarie e i profili di rischio propri di ciascun settore. I risultati evidenziano che i fattori che influenzano il rating variano tra settori e classi di rating: gli indicatori di indebitamento sono particolarmente rilevanti per le classi estreme, mentre la sostenibilità finanziaria e la struttura del capitale risultano più importanti per le classi intermedie. Oltre a fornire previsioni del rating futuro, HERA getta le basi per l’ identificazione dei principali driver finanziari che determinato l’affidabilità creditizia delle imprese
