dc.contributor.advisor |
Corazza, Marco |
it_IT |
dc.contributor.author |
Nadali, Leonardo <1992> |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2018-02-18 |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2018-06-22T08:42:11Z |
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dc.date.available |
2018-06-22T08:42:11Z |
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dc.date.issued |
2018-03-14 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10579/12205 |
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dc.description.abstract |
Questo lavoro ha come obiettivo la creazione di una Rete Neurale Artificiale (RNN) opportunamente regolata per assegnare una classe di rating alle imprese in base alla solidità dei loro bilanci. Lo studio riguarda in particolare piccole e medie imprese, perché queste permettono di realizzare uno strumento che sia applicabile alla più ampia categoria di aziende possibile, anche quando non sono disponibili precedenti valutazioni di rating finanziario o quotazioni di mercato. |
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dc.language.iso |
en |
it_IT |
dc.publisher |
Università Ca' Foscari Venezia |
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dc.rights |
© Leonardo Nadali, 2018 |
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dc.title |
Can an Artificial Neural Network automate the credit rating process of small and medium-sized enterprises? |
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dc.title.alternative |
Can an Artificial Neural Network automate the credit rating process of small and medium-sized enterprises? |
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dc.type |
Master's Degree Thesis |
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dc.degree.name |
Economia - economics |
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dc.degree.level |
Laurea magistrale |
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dc.degree.grantor |
Dipartimento di Economia |
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dc.description.academicyear |
2016/2017, sessione straordinaria |
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dc.rights.accessrights |
openAccess |
it_IT |
dc.thesis.matricno |
838182 |
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dc.subject.miur |
SECS-P/09 FINANZA AZIENDALE |
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dc.description.note |
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dc.degree.discipline |
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dc.contributor.co-advisor |
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dc.date.embargoend |
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dc.provenance.upload |
Leonardo Nadali (838182@stud.unive.it), 2018-02-18 |
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dc.provenance.plagiarycheck |
Marco Corazza (corazza@unive.it), 2018-03-05 |
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