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| dc.contributor.advisor | Billio, Monica | it_IT |
| dc.contributor.author | Melzi, Luca <1995> | it_IT |
| dc.date.accessioned | 2020-07-15 | it_IT |
| dc.date.accessioned | 2020-09-24T12:04:02Z | |
| dc.date.available | 2021-09-27T09:33:32Z | |
| dc.date.issued | 2020-07-28 | it_IT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10579/17646 | |
| dc.description.abstract | Lo scopo di questo elaborato è quello di testare l'efficacia di alcuni algoritmi di machine learning per l'assegnazione di classi di rischio ad aziende italiane private/non quotate. Inoltre verrà anche testato il processo di "transfer learning" in quanto l'algoritmo sarà allenato su un dataset di aziende quotate americane e testato su quelle italiane appunto. I due database di riferimento sono Compustate per le società americane e AIDA per quelle italiane | it_IT |
| dc.language.iso | en | it_IT |
| dc.publisher | Università Ca' Foscari Venezia | it_IT |
| dc.rights | © Luca Melzi, 2020 | it_IT |
| dc.title | Credit Rating for Italian Private Companies using Machine Learning Algorithms | it_IT |
| dc.title.alternative | Machine Learning Applied to Credit Rating for Italian Private Companies | it_IT |
| dc.type | Master's Degree Thesis | it_IT |
| dc.degree.name | Economia e finanza | it_IT |
| dc.degree.level | Laurea magistrale | it_IT |
| dc.degree.grantor | Dipartimento di Economia | it_IT |
| dc.description.academicyear | 2019/2020 - Sessione Estiva | it_IT |
| dc.rights.accessrights | embargoedAccess | it_IT |
| dc.thesis.matricno | 852176 | it_IT |
| dc.subject.miur | SECS-P/03 SCIENZA DELLE FINANZE | it_IT |
| dc.description.note | it_IT | |
| dc.degree.discipline | it_IT | |
| dc.contributor.co-advisor | it_IT | |
| dc.provenance.upload | Luca Melzi (852176@stud.unive.it), 2020-07-15 | it_IT |
| dc.provenance.plagiarycheck | Monica Billio (billio@unive.it), 2020-07-27 | it_IT |
