I nte rna t io na l J o urna l o f   Adv a nces in Applie d Science s   ( I J AAS)   Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 ,   p p .   2 4 5 ~ 2 5 2   I SS N:  2252 - 8 8 1 4 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijaas . v 1 5 . i 1 . pp 245 - 2 5 2           245     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a a s . ia esco r e. co m   Financia l distr ess  predic tion for  ba tik  s ma ll and   m ed ium  e nterpr ises   cre dit  f ina ncing  bas ed   o n deep  lea rni ng   a lg o rithm       T a ry a di 1 B a m ba ng   Su diy a t no 2 ,   Ro bert us   B a s iy a 2 E ra   Yuni a nto 1   1 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   S y s t e m s F a c u l t y   o f   I n f o r ma t i o n   T e c h n o l o g y ,   I n st i t u t e   o f   W i d y a   P r a t a ma P e k a l o n g a n I n d o n e s i a   2 D e p a r t me n t   o f   M a n a g e me n t ,   F a c u l t y   o f   Ec o n o mi c s a n d   B u s i n e ss U n i v e r si t y   o f   S t i k u b a n k ,   S e mara n g ,   I n d o n e s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   5 ,   2 0 2 4   R ev is ed   J u n   1 4 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   J an   1 3 ,   2 0 2 6     On e   o th e   b ig g e st  o b sta c les   th a a n y   fin a n c e   p r o v i d e h a wh e n   e v a lu a ti n g   a   b o rr o we r' c re d it wo rth i n e ss   is  th e   p re d ictio n   o fin a n c ial  tro u b le.  Th e   c re d it   d e c isio n - m a k i n g   p r o c e ss   is  m a d e   m o re   d iffi c u lt   fo sm a ll   a n d   m e d iu m   e n terp rise s   (S M Es)   d u e   to   th e ir   i n h e re n a m b ig u it y ,   wh ic h   ra ise fin a n c in g   c o sts  a n d   lo we rs  th e   c h a n c e   o a p p ro v a l.   In   o rd e to   e stim a te  a   b in o m ial   c las sifier  fo p re d icti n g   fin a n c ia h a rd sh ip   u sin g   l o g ist ic  re g re ss io n   ( LR) e x trem e   g ra d ien t   b o o st in g   (XG Bo o st) ,   a n d   a rti ficia l   n e u ra l   n e tw o rk   (AN N)  tec h n iq u e s,  th is  st u d y   e x a m in e d a ta  fro m   b a ti k   S M Es  i n   P e k a l o n g a n   c it y .   F in a n c ial   ra ti o s   p re d ict  t h e   first   p e rio d   a n d   g ro w   i n   a   m u lt i - p e rio d   m o d e l   b a se d   o n   tem p o ra fa c to rs,  c re d it   h isto r y ,   a n d   a g e .   F in a n c ial  d istres is  d e fin e d   a a   su b sta n ti a l   o b sta c le  to   a   b u sin e ss ' c a p a c it y   t o   p a y   i ts  d e b ts  a s o p p o se d   t o   t h e   p o ten ti a fo b a n k r u p tcy .   Th e   l o n g   sh o rt - term   m e m o ry   (LS TM a lg o rit h m   with   m o re   v a riab les   y ield t h e   b e st  p re d icti o n   a c c u ra c y .   T h e   stu d y ' c o n c lu si o n   in d ica tes   th a t   i n   o rd e to   g u a ra n tee   t h e   a c c u ra c y   o f   fin a n c ial  d istres s p re d icti o n ,   th e   t ime   a risk   m u st  b e   a d ju ste d .   K ey w o r d s :   B atik   Dee p   lear n in g   Fin an cial  d is tr ess   L o n g   s h o r t - ter m   m e m o r y   Sm all  an d   m ed iu m   en ter p r is es   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   T ar y ad i   Dep ar tm en t o f   I n f o r m atio n   Sy s tem s ,   Facu lty   o f   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y ,   I n s titu te  o f   W id y Pra tam a   Patr io t Ro ad   No .   2 5 ,   Pek alo n g an C en tr al  J av a ,   I n d o n es ia   E m ail:  tar i_ b all@ s tm ik - wp . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   C r ed it  r is k   m o d ellin g   b e g in s   with   len d er s   wh o   m u s ca lcu la te  th ca p ital  r eq u ir em e n ts   to   s u p p o r th e   lo an s   p r o v id e d .   On o f   th ef f o r ts   im p lem en ted   is   b y   r eq u ir i n g   m in im u m   m o d el  as  o n o f   th r eq u ir em e n ts   in   b an k   ass et   allo ca tio n .   L en d e r s   ca n   ch o o s o n e   o f   th cr e d it  r is k   m an ag em e n t   ap p r o ac h e s ,   n am ely   th e   s tan d ar d   ap p r o ac h   o r   th in ter n al  r atin g - b ased   ap p r o ac h   [ 1 ] .   T h is   is   w h at  ca u s es sm all  an d   m ed iu m   en ter p r is es ( SME s )   to   r ec eiv e   d if f e r en t r ea tm en f r o m   o th er   b u s in ess   en titi es  r eg ar d in g   cr ed it   r is k .   SME s   ar e   o n o f   th e   b ac k b o n es   o f   th e   wo r ld   ec o n o m y   a n d   t h welf ar o f   th co u n tr y .   On e   o f   th ch allen g es  f ac ed   b y   S ME s   in   r ec en t d ec ad es   is   ac ce s s   to   f in an cin g .   I n   ad d itio n ,   ca p ital  av ailab ilit y   r eq u ir e m en ts   also   p u p r ess u r o n   b an k s   to   p r o v id lo a n s   to   SME s .   T h in ab ilit y   o f   b an k s   to   f u n d   SME s   is   h am p er ed   b y   th in cr ea s in g   b u r d en   th at  co m es  with   in cr ea s in g   m in im u m   ca p ital  r atio s   ( w h ich   cu r r en tly   av er a g 6 t o   8 %)  [ 2 ] .   Ma n y   s tu d ies  h av e   s h o w n   th e   im p o r tan ce   o f   SME s '   h ea lth   [ 3 ] [ 6 ]   in   p r o v id in g   cr e d it.   E d m is ter   [ 7 ]   ef f ec tiv el y   m o d el led   b asic  cr ed it  ev alu atio n   f o r   b u s in ess   o r g an izatio n s ,   an d   s o   p io n ee r ed   cr ed it  r is k   m o d ellin g   f o r   SME s .   I n   th m ea n tim e,   Altm an   an d   Sab ato   [ 8 ]   lo o k ed   at  th th eo r etica an d   p r ac tical   ev alu atio n   o f   SME s '   d ef au lt  l ik elih o o d .   T h e   d ev el o p ed   m o d el  was  ab le  to   p r e d ict  f in a n cial  d if f icu lties   f o r   SME s ,   r esu ltin g   in   r ed u ctio n   in   m o d el   r eq u i r em en ts   b y   0 . 5 %.  B ased   o n   th is ,   it  ca n   b s ai d   th at:  i )   SME s   ar e   d if f er en f r o m   lar g co m p a n ie s   b ased   o n   cr ed it  r is k an d   ii )   B an k s   m u s d if f er en tiate  th p r o ce d u r es  f o r   r an k in g   an d   ass ess in g   SME s   in   p r o v id i n g   cr ed it.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   1 5 ,   No .   1 ,   Ma r c h   2 0 2 6 :   245 - 2 5 2   246   C r ed it  to   SME s   is   p o s itiv ely   im p ac ted   b y   t h ad o p tio n   o f   g o v er n m en g u ar an tee  p r o g r a m s ,   cr ed it  p r o tectio n   p lan s ,   an d   ac co u n tin g   s tan d ar d s   [ 5 ] Z h u   et  a l .   [ 6 ]   s tated   th at  SME   lo an s   h av g r ea ter   r is k   th an   lar g co r p o r ate  lo a n s .   T h u s ,   p r ed ictin g   f in a n cial  d is tr ess   is   k ey   is s u f o r   le n d er s ,   b o th   in   d eter m in in g   th e   f in an cial  ca p ac ity   o f   b o r r o wer s   an d   w h en   d eter m in in g   t h ca p ital  r eq u ir e m en ts   s et  b y   f i n an cial  r e g u lato r s .   T h e   m ain   g o al  o f   b an k r u p tcy   p r ed i ctio n   is   to   f o r ec ast  wh en   c o r p o r atio n   will  ce ase  to   b e   v iab le;  f in an cial  d if f ic u lty   is   m o r lik ely   to   b p r ed icted   wh en   co m p an y   is   h a v in g   tr o u b le  f u lf illi n g   its   r esp o n s ib ilit ies  [ 2 ] .   So m etim es   f in an cial  h ar d s h ip   is   m er ely   s etb ac k   th at  p ass es  q u ick ly ,   b u o th er   tim es  it  r esu lts   in   b a n k r u p tcy .   L e n d er s   lo o k   at  th tim o f   cr e d itwo r th in ess   ass es s m en t to   id en tify   th e   b o r r o wer ' s   ab ilit y   to   r ep ay   th eir   c r ed it.   R esear ch   o n   cr ed it r is k   m o d ell in g   h as e x p an d e d   d r am atica lly   d u r in g   th p ast 5 0   y ea r s ,   p ar ti cu lar ly   in   th wo r k s   o f   Altm an   [ 9 ]   an d   Me r to n   [ 1 0 ] .   R esear ch   h as  e m p lo y ed   m ac h in e   lear n in g   te ch n iq u es  to   esti m ate   cr ed it  r is k   an d   f in a n cial  d is tr ess   in   th p ast  2 0   y ea r s ,   m ain ly   ab an d o n in g   class ical  m o d el lin g   [ 8 ] [ 1 1 ] [ 1 3 ] Atiy [ 1 4 ]   d ev elo p ed   t h f ir s m ac h in lear n in g   tech n i q u f o r   f in an cial  cr is is   p r ed icti o n   b y   s im u latin g   tr ad itio n al  p r ed ictio n s   m ad b y   Me r to n   [ 1 0 ]   u s in g   ar tific ial  n eu r al  n etwo r k s   ( ANN) .   T s ai  an d   W u   [ 1 5 ]   u s ed   m an y   ca teg o r is atio n   m o d els  to   ap p ly   m o d el  th at  was  co m p ar ab le  to   p ar a m etr ic  m o d elli n g .   W h en   co m p ar ed   to   s in g le  class if ica tio n   m o d el,   th is   ap p r o ac h   p er f o r m s   p o o r ly .   R esear ch er s   h av b ee n   u s in g   ANN  m o d els  ex ten s iv ely ,   an d   th ey   s h o p r o m is as o n o f   t h m o s t p o p u lar   m o d ellin g   m eth o d s   [ 2 ] [ 8 ] [ 9 ] .   Sev er al  r esear ch er s   u s m ac h i n lear n in g   tech n iq u es  to   m o d el  cr ed it  r is k   [ 2 ] [ 3 ] [ 1 6 ] [ 1 9 ] ,   to   o b tain   th m o s ap p r o p r iate  a p p r o ac h   ac co r d in g   to   ce r tain   co n d itio n s ,   s itu atio n s ,   an d   t y p es  o f   in d u s t r ies.  Ma n y   s tu d ies   u s v ar io u s   tech n i q u es  an d   m eth o d o lo g ies  to   p r e d ict  f in an c ial  d is tr ess ,   p r o d u cin g   v ar y i n g   r esu lts .   Alth o u g h   m an y   f in a n cial  d is tr ess   p r ed ictio n s   h av b ee n   c o n d u cted   an d   well - s tu d ied ,   th er h as  b ee n   litt le  r esear ch   o n   SME s ,   esp ec ially   u s in g   tim f ac to r s   an d   th u s o f   d ee p   lea r n in g   tech n i q u es.  T h p u r p o s e   o f   th is   s tu d y   is   t o   u s d ee p   lear n in g   an d   m ac h in lear n in g   alg o r ith m s   to   an tic ip at th cr e d it  r atin g   p r o s p ec ts   o f   SME s   in   o n y ea r   an d   t o   o f f er   f i n an cial  d i s tr ess   p r ed ictio n   m o d el  th at  ta k es in to   ac co u n t th tim v ar ia b le  [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] T h is   s tu d y   ass ess es  th cr ed it  r atin g   p r o s p ec ts   b y   m o d ellin g   t h f in an cial  d is tr ess   o f   SME s ,   wh er b a n k r u p tcy   o r   d ef au lt  d o es  n o alwa y s   o cc u r ,   in   co n t r ast  to   o th er   s tu d ies  th at  f o cu s   o n   th p r o b ab ilit y   o f   d ef au lt.  T h tim e   elem en t is ad d ed   to   t h h is to r i ca l f ea tu r es,  s ales,  an d   ass et  ch an g es,  in   a d d itio n   to   th f i n a n cial  r atio   v ar iab les.       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h is   s tu d y   u s es  f in an cial  r ep o r d ata  an d   th c r ed it  h is to r y   o f   b atik   SME s   in   Pek alo n g a n   city .   T h e   v ar iab les u s ed   ar 2 3   in d ep en d en t v ar iab les to   class if y   f in an cial  d if f icu lties   o v er   p er io d   o f   th r ee   co n s ec u tiv e   y ea r s .   C o m p ar is o n   o f   th f in an cial  s itu atio n   o f   th p r ev io u s   f is ca y ea r   with   th cu r r e n f is ca y ea r ,   an d   co m p ar is o n   o f   cr e d it  s co r d e clin es  ar u s ed   as  d ep en d en v ar iab les.  C lass if icatio n   p er f o r m an ce   is   im p r o v ed   b y   tak in g   d if f er en v ar iab le   s elec tio n   ap p r o ac h .   I n   ad d itio n   to   u s in g   f in a n cial  r a tio   v a r iab les  in   one - tim e   f ac to r s   an d   s ales  ch ar ac ter is tics ,   ass et  ch an g es  an d   cr ed it  m atu r ity   in d icato r s   ar also   u s ed .   T h is   s tu d y   u s es  liter atu r r ev iew  an aly s is   m eth o d   an d   f in a n cial  d is tr ess   m o d ellin g   u s in g   d ee p   lear n i n g   a lg o r ith m s ,   n am el y   lo g is tic  r eg r ess io n   ( L R ) AN N ,   an d   lo n g   s h o r t - ter m   m e m o r y   ( L STM [ 1 3 ] [ 1 6 ] [ 1 8 ] .   T h in d e p en d e n t   v ar iab les  u s ed   r ef er   to   Altm a n   an d   Sab ato   [ 8 ] ,   an d   Ar o r an d   Kau r   [ 2 0 ] ,   co n s is tin g   o f   f in an cial  r atio s   is   p r esen ted   in   T a b le  1 .   T h v ar i ab les an d   m etr ics u s ed   as a n al y s is   to o ls   ca n   b s ee n   in   T ab le   1 .       T ab le   1 .   I n d ep e n d en v ar iab le  u s ed   in   m o d el  esti m atio n   M e a su r e   M e t r i c   P r o f i t a b i l i t y   N e t   p r o f i t   m a r g i n g r o ss   p r o f i t   mar g i n   Le v e r a g e   D e b t - to - e q u i t y - r a t i o   A c t i v i t y   R e c e i v a b l e   t u r n o v e r   r a t i o   Li q u i d i t y   C u r r e n t   r a t i o c a s h   r a t i o a n d   q u i c k   r a t i o   C o v e r a g e   A sset   c o v e r a g e   r a t i o d e b t - serv i c e - c o v e r a g e - r a t i o   A d d i t i o n a l   va r i a b l e   C o m p a n y   a g e ,   h i s t o r i c al   o v e r d u e ,   c h a n g e   i n   sh o r t - t e r a sse t s,  a n d   c h a n g e   i n   sa l e s       Data   m o d elin g   u s in g   th A NN  alg o r ith m .   ANN  is   cl ass if icatio n   m o d el  u s in g   h u m an   b r ain   r ep r esen tatio n .   ANN  co n s is ts   o f   in p u t,  o u tp u t,  an d   in te r m ed iar y   lay er s .   T h e   Y   v alu e   ( d e p en d en v ar iab le)   is   ca lcu lated   b y   m u ltip ly in g   t h weig h t b y   th e   in p u t a n d   is   u s e d   in   ( 1 ) .     = 0 + = 1       ( 1 )       is   th in p u weig h ted   s ig n al  f r o m   n o d 0   is   th b ias  v alu e;  t h co n n ec tio n   weig h b etwe en   n o d   an d   in p u   is   d en o ted   b y    ;     is   th v alu o f   in p u ,   an d   th n u m b er   o f   n o d es  is   d en o ted   b y   .   T h ac tiv atio n   f u n ctio n   is   u s ed   to   p r esen th weig h ted   s u m   o u t p u t.  T h o u t p u v alu f r o m   n o d k   is   th r esu lt  o f   th ac tiv atio n   f u n ctio n   as in p u t to   t h n ex t la y er .   T h e   ac tiv atio n   f u n ctio n   is   ca lcu lated   b y   ( 2 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       F in a n cia l d is tr ess   p r ed ictio n   fo r   b a tik  s ma ll a n d   med i u en t erp r is e s   cred it fin a n cin g   b a s e d     ( Ta r ya d i )   247   ( ) = 1 1 +   ( 2 )     Stra tifie d   s am p lin g   an d   c r o s s - v alid atio n   m eth o d s ,   as  o u tl in ed   b y   J ap k o wicz   an d   Sh ah   [ 2 1 ]   a n d     C h an g   et   al .   [ 2 2 ]   wer u s ed   f o r   m o d ellin g B u tar u   et  a l .   [ 2 ]   p r o v id e d   th e   b asis   f o r   th e   c lass if icatio n   r esu lt  th r esh o ld s   an d   th e   ch o ice  o f   c u to f f   v alu es  f o r   v ar io u s   class if ier s .   Usi n g   th e   J ap k o wicz   an d   S h ah   [ 2 1 ]   tech n iq u e,   th class if ier   p er f o r m a n ce   wa s   ev alu ated   with o u t   s tatis tical  s ig n if ican ce   test ,   as  s tated   b y   Hu a n g   et  a l [ 1 7 ]   an d   Mo s ca telli  et  a l .   [ 1 8 ] Qu   et  a l [ 2 3 ]   d e f in ed   th c o n f u s io n   m atr ix   tech n iq u e,   wh ich   was  u s ed   to   s u m m ar is e   th class if icatio n   f in d in g s .   T h v is u alis atio n s   o f   th d etec tio n   er r o r   tr ad e o f f   ( DE T )   an d   r ec eiv er   o p er atin g   ch ar ac ter is tic  ( R OC )   wer b ased   o n   r esear c h   co n d u cted   b y   Ma ld o n ad o   et  a l .   [ 2 4 ]   a n d   S u n   et  a l .   [ 2 5 ] .   Ar ea   u n d er   th c u r v e   ( AUC),   ac cu r ac y   m ea s u r es  f o r   co n f u s io n   m atr ices,  an d   e q u al  e r r o r   r ate  ( E E R )   f o r   R OC   an d   DE T   g r ap h s   wer u s ed   to   ass ess   th m o d el' s   p er f o r m an ce   [ 2 5 ] .   Utilizin g   co n f u s io n   m atr i x ,   th class if icatio n   m o d el' s   p er f o r m an ce   was  ass ess ed   b y   co m p u tin g   th A UC   an d   E E R   f o r   R OC   an d   DE T   g r ap h s   [ 2 5 ]   T h f in an cial  r atio s   f o r   ass ess in g   SME s '   b u s in es s   p o r tf o lio s   ar in f lu en ce d   b y   s ev er al  f ac to r s   s u ch   as    m ar k et  s en tim en t,  ec o n o m ic  cy cles ,   an d   in d u s tr y   d o m in an ce .   T h d if f er en ce s   in   th ese  s tr u ctu r es  m ak it   in ter esti n g   f o r   m ac h in lear n in g   to   r ec o g n ize  th r elatio n s h ip   o f   ea ch   ca s to   p ar ticu lar   cl u s ter   s o   as  to   p r o d u c e   th r ig h t c lass if icatio n .       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h p o r tf o lio   o f   b at ik   SME s   ass es s m en ts   th at  h av s ig n if i ca n d if f e r en ce s   f r o m   ea c h   S ME   ca n   b e   id en tifie d .   Su ch   as  d if f e r en ce s   in   liq u id ity   r ati o s ,   p r o f itab ilit y   r atio s ,   an d   co v e r ag o f   ea ch   b atik   SME   a r e   r elativ ely   th s am b ased   o n   t h co n d itio n s   o f   th e   b ati k   SM E s .   T h d ec lin e   in   f in an cial  r a tio s   in   b at ik   SME s   will b s ee n   b y   co m p ar in g   th e   cu r r en t y ea r   with   th p r ev io u s   y ea r .   Ov er   th co u r s o f   y ea r ,   T ab le  2   d is p lay s   d r o p   in   ev er y   liq u id ity   an d   p r o f itab ilit y   r atio .   Ho wev er ,   ac c o u n ts   r ec eiv ab le  tu r n o v er   r ates   an d   o th er   b u s in ess   ac tiv ity   in d icato r s   d em o n s tr ate  th at  ba tik   SME s   ar c o llectin g   ac co u n ts   r ec eiv a b le  f aster   an d   h av e   l o wer     d eb t - to - e q u ity   r atio .       T ab le  2 .   Var iab le  a v er ag es b a s ed   o n   f in a n cial  y ea r   F i n a n c i a l   r a t i o   c a t e g o r y   S p e c i f i c   v a r i a b l e   F i n a n c i a l   y e a r   P r o f i t a b i l i t y   N e t   p r o f i t   m a r g i n   G r o ss p r o f i t   m a r g i n   0 . 5 0   0 . 0 6   Le v e r a g e   D e b t - to - e q u i t y - r a t i o   1 . 2 7   A c t i v i t y   R e c e i v a b l e   t u r n o v e r   r a t i o   1 7 8 . 1 5   Li q u i d i t y   C u r r e n t   r a t i o   C a s h   r a t i o   Q u i c k   r a t i o   2 . 5 5   6 . 3 8   3 . 5 8   C o v e r a g e   A sset   c o v e r a g e   r a t i o   D e b t - s e r v i c e - c o v e r a g e - r a t i o   4 . 5 1   2 . 9 8   A d d i t i o n a l   v a r i a b l e   C h a n g e   i n   S a l e s   C o m p a n y   a g e   C h a n g e   i n   s h o r t - t e r m   a ss e t s   0 . 7 3 %   1 0 . 8   0 . 3 9 %       3 . 1 .     Cla s s if ica t io re s ults us ing   cla s s ic  v a ria bles   T h d eb s er v ice  co v er a g r atio ,   ass et  co v er ag r atio ,   ca s h   r atio ,   cu r r en r atio ,   q u ick   r atio ,     d eb t - to - e q u ity   r atio ,   g r o s s   m ar g in   r atio ,   p r o f it  m a r g in   r ati o ,   an d   r ec eiv ab les  tu r n o v er   r atio   ar am o n g   th e   co n v en tio n al  p a r am eter s   th at   a r u s ed   in   t h class if icatio n   p r o ce s s   [ 8 ] .   T h e   lim it  v alu es f o r   th L R ,   ANN,   an d   L STM   class if icatio n   m eth o d s   ar d eter m in ed   b y   c o n tr asti n g   ea ch   m o d el' s   m ed ian   v al u with   th g iv e n   p r ed ictio n s ,   as  p r o p o s ed   b y   A d d o   et  a l [ 1 6 ] .   T h p r o p e r   b in o m ial  v alu e   is   ass ig n ed   to   th m o d elin g   f in d in g s .   T h er is   a n   o v er lap   in   th m o d el ,   wh ich   in d icate s   th at   th er e   is   class if icatio n   d i f f icu lty   in   d is tin g u is h in g   th e   two   class es,  wh ich   r esu lts   in   n eg ativ im p ac o n   class if icatio n   ac cu r ac y .   T h is   o f ten   h ap p e n s   wh en   th e   lear n i n g   ca s is   u n b alan ce d   [ 1 7 ] T h li m it v alu is   s et  at  0 . 0 8 9   f o r   LR   an d   - 0 . 8 0   f o r   ANN  an d   L STM   class if icatio n .     B ased   o n   th h ar m o n ic  m ea n   an d   th th r esh o ld   v alu s et,   th ANN  cla s s if icatio n   m o d el  p r o d u ce s   th h ig h est  p r ed ictio n   ac c u r ac y   o f   5 8 . 7 2 %.  W h ile  th p er f o r m an ce   o f   LR   an d   L STM   is   lo wer   at  2 . 2 4   an d   1 . 6 6   ( T ab le s   3   a n d   4 ) .   W h en   s p ec i f ically   o n   s en s itiv ity ,   th p o s i tiv p r o p o r tio n   id e n tific atio n   r atio   is   k ey   f ac to r   f o r   ev alu atin g   class if icatio n   p er f o r m a n ce   o n   an   u n b alan ce d   d ata  s et,   an d   ANN  g ets   th h ig h est  s co r e.   C la s s ica l   p r ed icto r s   ar e   d escr ib ed   u s in g   R OC   an d   DE T ,   p r esen ted   in   Fig u r 1 .   T h R OC   g r ap h   ( Fig u r e   1 ( a ) )   an d     DE T   g r ap h s   in   Fig u r 1 ( b )   ex h ib it  th o u tco m es  o f   th p r ed icto r   p e r f o r m an ce   ev alu a tio n   b ased   o n   th e   d esig n ated   th r esh o l d   v alu e.     All  class if icatio n   m o d els  h a v o v er all  p er f o r m an ce   at  all   lim its   co n s is ten with   th e   r esu lts   o f   th s in g le   v alu lim it.  T h b est AUC   an d   EER   v alu es a r g en er ally   s h o wn   b y   th ANN  m o d el,   wh ich   ar 0 . 6 2   an d   4 1 %.   W h ile  at  th ex tr em lim it ,   t h L STM   class if icatio n   m o d el  o u tp er f o r m s   ANN,   b u th e   o v er al ac cu r ac y   is   lo wer ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   1 5 ,   No .   1 ,   Ma r c h   2 0 2 6 :   245 - 2 5 2   248   with   AUC  an d   EE R   v alu es  o f   0 . 6 1   an d   4 3 %.  T h lo west  ac c u r ac y   v alu is   o b tain ed   b y   th LR   m o d el,   wh ic h   is   AUC ( 0 . 5 7 )   an d   E E R   =4 5 %.       T ab le  3 .   Per f o r m an ce   co m p a r is o n   o f   class ic  p r ed icto r s   M o d e l   A c c u r a c y   ( %)   H a r mo n i c   me a n   ( %)   A v e r a g e   c l a ss   ( %)   LSTM   5 2 . 2 5   5 6 . 1 0   5 6 . 5 9   LR   5 2 . 0 1   5 5 . 5 0   5 5 . 9 1   ANN   5 2 . 8 9   5 7 . 8 2   5 8 . 6 9       T ab le  4 .   Deta iled   c o n f u s io n   m atr ices f o r   class ic  p r ed icto r s   M o d e l   P r e d i c t e d   A c t u a l   n e g a t i v e   A c t u a l   p o si t i v e   LSTM   N e g a t i v e   5 6 3 0   5 3 1 3     P o si t i v e   3 0 9   6 5 2   LR   N e g a t i v e   5 5 9 3   5 3 1 4     P o si t i v e   3 1 7   6 4 1   ANN   N e g a t i v e   5 6 3 7   5 3 1 7     P o si t i v e   3 1 8   6 8 9           ( a)   ( b )     Fig u r 1 C lass ic  p r ed icto r   of   ( a)   R OC   an d   ( b )   DE T   gr ap h s       3 . 2 .     Cla s s if ica t io o utc o m es  inclu d ing   t im f a ct o r   Nex t,  th m o d el  is   r ef in ed   b y   p r o v id in g   ad d itio n al  i n d ica to r s   o f   f in a n cial  d is tr ess   an d   tim e.   T h is   ad d itio n   m ak es  th p r ed icto r   h av b r o a d er   p er s p ec tiv e,   la g g in g   class ical  v ar iab les,  h is to r ical  lag s ,   co m p an y   ag e,   s ales  ch an g es ,   an d   s h o r t - ter m   ass et  ch an g es.   Fig u r 2   s h o ws  th at  th er i s   lo wer   o v er lap   o f   tr u an d   p r ed icted   class es  co m p ar ed   to   th class ical  cla s s if icat io n   m o d el,   an d   th c h allen g with   im b alan ce d   ca s e   p r ed ictio n   r em ain s .   T h k e r n e d en s ity   f u n ctio n   g r ap h s   f o r   ea ch   m eth o d   u s ed ,   in clu d i n g   lo g it,  ar s h o wn   in   Fig u r 2 ( a) ,   L STM   in   Fig u r 2 ( b ) ,   an d   ANN  in   Fig u r 2 ( c) .   T h th r esh o ld   v alu es  s et  co m p ar ed   to   th class ical   p r ed icto r   a r r elativ ely   s im ilar ,   with   ea ch   m o d el' s   v alu o f   0 . 0 8   LR - 0 . 8 1   ANN ,   an d   - 0 . 8 3   f o r   L STM .   Sh u m way   s tated   th at  p er io d   a d ju s tm en t h as a   p o s itiv r is k   o n   th e   p er f o r m an ce   o f   t h class if icatio n   alg o r ith m .   T h th r esh o ld   v alu a n d   th a d d itio n   o f   n ew   in d e p en d e n t v a r i ab les en ab led   th L STM   m o d e l to   y ield   th h ig h est  class if icatio n   ac cu r ac y .   T h e   h ar m o n ic   m ea n   v alu r o s t o   6 0 . 6 1 %,  a   2 . 7 0   r is e.   Ad d itio n ally ,     th s en s itiv ity   r atio   wen u p   b y   1 0 . 1 6   to   7 2 . 4 %.  T h h ar m o n ic  av er ag e   o f   4 . 3 9   f o r   th LR   m o d el  in cr ea s ed     to   6 0 . 8 9 %.  I n   co n tr ast,  th ANN  m o d el' s   s en s i tiv ity   r atio   d r o p p e d   b y   6 . 2 2   to   6 0 . 0 1 an d   its   h ar m o n ic  m ea n   d ec lin ed   b y   2 . 9   to   5 5 . 2 4 %.  F ig u r 3   s h o ws  th e   class if icati o n   with   a d d itio n al   f ac to r s   u s in g   th e   RO g r ap h     ( F ig u r 3 ( a ) )   an d   DE T   g r ap h   ( F ig u r 3 ( b ) ).   Similar   to   d eter m in in g   th th r esh o ld   v alu e,   t h L STM   m o d el,   wh ich   h as  an   AUC  v alu o f   0 . 5 7   an d   an   E E R   v alu o f   4 2 . 8 7 %,  is   th m o s ac cu r ate  m o d el  f o r   p r ed ictin g   f in a n cial  d is tr ess .   W ith   AUC  an d   EER   v alu es o f   0 . 1 9   an d   4 1 . 2 0 %,  r e s p ec tiv ely ,   th LR   m o d el  ac h i ev es th n ex t p er f o r m a n ce   ac c u r ac y .   T h n eg ativ e   im p ac is   ex p er ien ce d   b y   th ANN  m o d el  with   th ad d itio n   o f   n ew  v ar iab les.  T h AUC  an d   E E R   v alu es  ar lo wer   b y   - 0 . 0 3   an d   +4 .   T h r esu lts   o f   th ac cu r ac y   ass ess m en with   th e   ad d itio n   o f   v ar iab les  ar p r esen te   in   T ab le  5 .   T h e   LR   an d   L STM   class if icati o n   m o d els in cr ea s ed   th eir   ac c u r ac y   with   th e   ad d itio n   o f   n ew   v ar iab les.   T h f in an cial  d is tr ess   p r ed ictio n   m o d el  th at  p er f o r m e d   b est  an d   h ad   th h ig h est  AUC  an d   lo west  E E R   v alu es   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       F in a n cia l d is tr ess   p r ed ictio n   fo r   b a tik  s ma ll a n d   med i u en t erp r is e s   cred it fin a n cin g   b a s e d     ( Ta r ya d i )   249   was  L STM .   T h L STM   m eth o d   was  also   ab le  to   id en tify   r elatio n al  v ar iab les  b ased   o n   r eg u lar   r eg r ess io n   b eta   v alu es  an d   s h o wed   th n u m b er   o f   i n co r r ec class if icatio n s   b ased   o n   v ar iab les  th at  wer o m itted   in   th e   class if icatio n   p r o ce s s .   T h m o s im p o r tan v ar ia b le  th at  is   co n s id er ed   to   h a v d ir ec im p ac o n   th co r r ec t   ca s class if icatio n   is   th ag o f   th SME ' s   b u s in es s .   Su n   et. a l.   [ 2 5 ]   a r g u th at  th a g o f   th b u s in ess   is   an   im p o r tan t v a r iab le  th at  will a f f ec t f in an cial  d if f ic u lties .             ( a)   ( b )   ( c)     Fig u r e   2 .   Ker n el  d en s ity   f u n ct io n   g r a p h s   s h o win g   p r ed icted   an d   ac tu al  v al u es   o f   ( a )   lo g it ,   ( b )   L STM ,     an d   ( c)   ANN  class           ( a)   ( b )     Fig u r e   3 C lass if ier s   with   ad d itio n al  f ac to r s   of   ( a)   R OC   an d   ( b )   DE T   gr a p h s       T ab le  5 .   C lass if icatio n   r esu lts   f o r   f in a n cial  d is tr ess   p r ed icto r s   M o d e l   C l a s si c   r a t i o   W i t h   a d d i t i o n a l   f a c t o r   AUC   EER   ( %)   AUC   EER   ( %)   LSTM   0 . 6 5   43   0 . 6 8   38   LR   0 . 5 8   44   0 . 6 6   38   ANN   0 . 6 2   41   0 . 5 9   45       3 . 3 .     Dis cus s io n   Un d er s tan d in g   cr e d it  r is k   m o d ellin g   is   cr u cial  f o r   ev er y   l en d er ,   wh eth er   d eter m in in g   th ca p ital  r eq u ir em e n ts   s et  b y   r eg u lato r y   b o d ies  o r   ev alu atin g   b o r r o w er ' s   ab ilit y   to   r ep ay   l o an .   T h p r o ce s s   g ets  m o r e   d if f icu lt  wh en   SME - s p ec if ic  i s s u es  lik lim ited   b u d g etar y   f l ex ib ilit y   an d   r estrict ed   d ata  av ailab ilit y   ar tak en   in to   ac co u n t.   So   an   ef f o r is   n ee d ed   to   h el p   th p r o ce s s   o f   e v alu atin g   len d i n g   f o r   SME s .   On th in g   th at  n ee d s   to   b co n s id er ed   is   th f in a n ci al  d is tr ess   th at  SME s   ca n   ex p er ien ce .   As  o p p o s ed   to   th ty p ical  d e f au lt  p r o b ab ilit y   p r ed icto r s ,   t h d ep e n d en v ar iab le  is   d ete r m in ed   b y   class if y in g   f in an cial  d is tr ess   wh en   SME s   ar ex p er ien cin g   f in an cial  d is tr ess   an d   n o n ec ess ar ily   r ea ch in g   th f in al  s tag o f   b an k r u p tcy ,   r ef l ec tin g   th ac tu al   len d er s   cr ed it  d ec is io n - m ak in g   f r am ewo r k .   T h in d ep en d e n t   v ar iab les  ar f in an cial  f ac to r s   f r o m   th f in a n cial  s tr en g th   ev a lu atio n   ca teg o r ies,  in clu d in g   n atio n   id en titi es  an d   liq u id ity ,   lev er ag e ,   p r o f itab ilit y ,   co v er a g e,   an d   ac tiv ity .   T h e s co n v en tio n al  f i n a n cial  r atio s   wer wr itten   b y   Oliv er   et  a l [ 4 ] Altm an   an d   Sab ato   [ 8 ] ,   an d   E lh o s en y   et  a l .   [ 1 1 ] .   W ith   th lo west  E E R   o f   4 1 an d   th h ig h est   AUC  v alu o f   0 . 6 2 ,   th ANN  is   th b est  p r ed icto r   o f   f in a n cial  d is tr ess   wh en   s in g le - p er io d   c lass ical  r atio   in p u ts   ar u s ed .   T h e   m o d el  c o r r ec tly   ca teg o r izes th f in an cial  is s u es in   6 6 % o f   s itu atio n s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   1 5 ,   No .   1 ,   Ma r c h   2 0 2 6 :   245 - 2 5 2   250   T h ac cu r ac y   o f   th e   ca teg o r i za tio n   was  m u c h   im p r o v ed   b y   th e   ad d itio n   o f   a d d itio n al   i n d ep en d en v ar iab les.  Ay u n et   a l .   [ 2 6 ]   s tate  th at  f ac to r s   th at  p r o v i d o n e - y ea r   s n a p s h o t o f   f in a n cial  r atio s   wer r ep lace d   with   ad d itio n al  y ea r - tim c o m p o n e n ts ,   lag g ed   h is to r y ,   ass et  ch an g es,  a n d   s ales  ch ar ac te r is tics .   B y   in clu d in g   th b est  class if ier ,   L STM ,   wh ich   h ad   th lo west  E E R   o f   3 8 an d   th h ig h est  AUC  o f   0 . 6 8 ,   th p r ed ictio n   s en s itiv ity   in cr ea s ed   b y   6   p er c en tag p o in ts   to   7 2 %.  W h en   c o m p ar ed   to   L R ,   ANN,   th m o s ef f ec tiv m eth o d   f o r   ca teg o r izin g   s tatic  p er io d s ,   s aw  6 % - p o in t   d ec r ea s in   s en s itiv ity   p r ed ictio n .   T im e   co n s id er atio n s   m ay   b e   ac co u n ted   f o r   b y   th m ix e d   class if ier s '   r e s p o n s to   th em p ir ical  p ar o f   m o d el  co n s tr u ctio n ,   wh ich   co u l d   in v o lv an y th in g   f r o m   alter in g   tr ain in g   tech n i q u es  to   ch an g in g   v ar iab les  [ 1 6 ] ,   [ 2 0 ] B y   ac c o u n tin g   f o r   th r is k y   p er io d ,   th tim e   co m p o n e n d o es,  in   f ac t,  lo wer   th e   u n ce r tain ty   f ac to r ,   as  e v id en ce d   b y   th e   m u lti - p e r io d   ca teg o r izatio n ' s   o v er all  s u p er i o r   p er f o r m a n ce   o v er   th s tatic  p er io d   p r ed icto r .   I n   th b est - p e r f o r m in g   ANN   class if ier   with   ad d itio n al  f ac to r s ,   th r elev an ce   o f   ea ch   in d iv id u al  v ar iab le  is   eq u iv alen f o r   m o s v ar iab les.  T h co m p an y ' s   a g h as  th h ig h est  s ig n if ican ce ,   wh ile  th n atio n   in d icato r   h as  th lo west.  T h co m p ar ativ ely   lo s ig n if ican ce   v alu es  f o r   in d iv id u al  v ar ia b les  im p ly   th at  th e   in ter d ep en d en ce   o f   all  v ar iab l es,  r ath er   th an   th s tan d - alo n e   co m p o n e n ts ,   d eter m in es  th p r im ar y   class if ier ' s   p o wer .   C o m p a r ed   to   th tr ad it io n al  d ef a u lt  p r o b ab ilit y   class if ier ,   th esti m ated   f in a n cial   d i s tr ess   p r ed icto r   h as  s o m ewh at  lo wer   p r e d ictiv p o wer   o f   7 2 %.  Oth er   r esear c h   u s in g   d e f au lt  p r o b ab ilit y   m o d ellin g ,   h o wev er ,   s h o ws   ac cu r ac y   lev els as h ig h   as 8 5 % ( ev en   af te r   ad ju s tin g   f o r   b ias).     T h d if f e r en way   th e   d ep e n d en v ar iab le  was  f o r m u lated   c o u ld   b o n o f   th p o s s ib le  ca u s es  o f   th e   r ed u ce d   esti m ate  ac cu r ac y .   W h ile  th f o cu s   o f   tr ad itio n al   c r ed it  r is k   p r ed ictio n   m o d els  i s   o n   b a n k r u p tcy   o r   d ef au lt,  f in an cial  d is tr ess   in   th is   s tu d y   is   d ef i n e d   as  a   SME s   en tity ' s   b eg in n in g   ec o n o m ic  d if f icu lties   as  s h o wn   b y   c h an g es  in   cr e d it  s co r es.  As   th latter   p h ase  o f   a   co m p an y 's  life ,   b an k r u p tcy   h ap p e n s   s eld o m   an d   is   tr ig g er ed   b y   v a r iety   o f   f ac to r s .   H o wev er ,   b u s in ess   ca n   g o   t h r o u g h   m u ltip le  in s tan ce s   o f   f in an ci al  d if f icu lty   with o u t   g o in g   b an k r u p t.   E v e n ts   lik p er s o n n el  c h an g es,  w o r k in g   ca p ital  f ac ilit y   clo s u r es,  an d   co u r co n f licts ,   f o r   in s tan ce ,   ca n   ca u s s h o r t - ter m   f in an cial  s h o ck s ,   e v en   f o r   b u s in ess e s   th at  h av e   p r ev i o u s ly   d em o n s tr ated   lo w   ch an ce   o f   d ef a u lt.  Fro m   th s tan d p o i n o f   len d er ,   b o th   wo u ld   b u n d esira b le  d u to   p er h a p s   in cr ea s ed   ca p ital  r eq u ir em e n ts ,   d ep en d in g   o n   th eir   r is k   ap p etite.       4.   CO NCLU SI O N   Un d er s tan d in g   h o to   m o d el   c r ed it  r is k   is   ess en tial  f o r   len d er s .   T h m o d ellin g   p r o ce s s   b ec o m es  m o r d if f icu lt  to   h an d le ,   le a d in g   t o   SME s   d u to   b u d g et  c o n s tr ain ts   an d   th av ailab ilit y   o f   p r ed i ctab le  ass ets.  Un lik e   ty p ical  d ef au lt  p r ed ictio n ,   th d ep en d e n v ar ia b le  is   u s ed   to   class if y   f in an cial  d is tr ess   wh en   SME s   ex p er ien c e   f in an cial  d is tr ess   an d   d o   n o t n ec ess ar ily   en d   u p   in   b an k r u p tc y .   T h in d ep e n d en t v a r iab les ar f in an cial  f ac to r s   f r o m   th e   f in an cial  s tr en g th   ev a lu atio n   ca teg o r y ,   in cl u d in g   co u n tr y   id e n tity   an d   liq u id ity ,   lev er ag e,   p r o f itab ilit y ,   co v er ag e,   an d   ac tiv ity .   W ith   t h lo we s E E R   o f   4 1 an d   th h ig h est  AUC  v alu o f   0 . 6 2 ,   th ANN   is   th b est  p r ed icto r   o f   f in an cial  d is tr ess   wh en   th class ic  s in g le - p er io d   r atio   in p u is   u s ed .   T h m o d el   co r r ec tly   ca teg o r izes   f in an cial  is s u es  in   6 6 o f   th s itu atio n s .   T h m o d elin g   ca teg o r izatio n   ac cu r ac y   is   m u ch   b ette r   with   th ad d itio n   o f   ad d itio n al  in d e p en d e n v ar i ab les  th at  r ep r esen f ac t o r s   s u c h   as  y ea r ,   ass et  ch an g es,  an d   s ales  ch ar ac ter is tics .   T h s en s itiv ity   p r e d ictio n   o f   th ANN  m o d el  d ec r ea s ed   b y   6   p er ce n tag e   p o in ts   wh e n   c o m p ar ed   to   th L STM   m o d el,   wh ic h   is   th b est  class i f ier   m o d el  with   an   AUC  o f   0 . 5 7   an d   th e   lo west  E E R   o f   4 1 %.  T h d e v elo p m e n t   o f   an   em p ir ical  m o d el  b y   c o n s id er in g   th e   class if icatio n   r e s p o n s in clu d es  v a r iab les  an d   m o d if icatio n s   to   tr ain in g   tech n iq u es.  T h m u lt i - p er io d   clas s if icatio n   p er f o r m s   b etter   o v er all  th an   th s tatic  p er io d   p r ed icto r ,   p r o v in g   th at  th tim elem en r ea lly   r ed u ce s   th u n ce r tain t y   f ac to r   b y   ac co u n tin g   f o r   r is k y   tim es.        ACK NO WL E DG E M E NT S   T h au th o r   wo u ld   lik to   th a n k   th C en ter   f o r   R esear ch   an d   C o m m u n ity   Ser v ice   ( P3 M)   o f   I n s titu te  o f   W id y Pra tam a   f o r   p r o v i d in g   t h n ec ess ar y   f ac ilit ies  an d   s u p p o r t f o r   th is   r esear ch .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   r esear ch   is   f u n d e d   b y   th Dir ec to r ate  o f   R esear ch ,   T ec h n o lo g y ,   an d   C o m m u n it y   Ser v ice  ( DR T PM)   o f   th Min is tr y   o f   E d u ca tio n ,   C u ltu r e,   R esear ch ,   an d   T ec h n o lo g y .   C o n tr ac t   No .   1 0 8 /E5 /PG.0 2 . 0 0 . PL/2 0 2 4 .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       F in a n cia l d is tr ess   p r ed ictio n   fo r   b a tik  s ma ll a n d   med i u en t erp r is e s   cred it fin a n cin g   b a s e d     ( Ta r ya d i )   251   Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   T ar y ad i                                 B am b an g   Su d iy atn o                               R o b er tu s   B asiy a                               E r Yu n ian to                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in ter est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h d ata  s u p p o r tin g   th e   f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar a v ailab le  f r o m   th e   co r r esp o n d in g   au t h o r ,   [ T ] ,   u p o n   r ea s o n ab le  r eq u est.  T o   p r o tect  p ar ticip an p r i v ac y ,   in   ac c o r d an ce   with   th eth ics  ap p r o v al  o f   th I n s titu te  o f   W id y Pra tam a   C en ter   f o r   R esear ch   an d   C o m m u n ity   Ser v ice,   p u b licly   s h ar ea b le  m ate r ials   ar lim ited   to   ag g r eg ated   r esu lts ,   co d eb o o k s ,   an d   an aly s is   s cr ip ts .   An o n y m ized   s u r v ey   d ata  m a y   b s h a r ed   u n d er   d ata  u s ag r ee m en t; f u ll in ter v iew  tr an s cr ip ts   ar n o t p u b licly   av aila b le.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   J.  P i c k e r t ,   R i s k   a sse ssm e n t   o f   u n s e c u r e d   l o a n   e x a m p l e   o f   e n t e r i n g   a   n e w   mar k e t ,   T h e   C e n t r a l   E u r o p e a n   Re v i e w   o f   E c o n o m i c a n d   Ma n a g e m e n t ,   v o l .   1 ,   n o .   3 ,   N o v .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 2 9 0 1 5 / c e r e m. 4 4 9 .   [ 2 ]   F .   B u t a r u ,   Q .   C h e n ,   B .   C l a r k ,   S .   D a s,   A .   W .   L o ,   a n d   A .   S i d d i q u e ,   R i s k   a n d   r i s k   m a n a g e me n t   i n   t h e   c r e d i t   c a r d   i n d u s t r y ,   J o u r n a l   o f   Ba n k i n g   & F i n a n c e ,   v o l .   7 2 ,   p p .   2 1 8 2 3 9 ,   N o v .   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j b a n k f i n . 2 0 1 6 . 0 7 . 0 1 5 .   [ 3 ]   E.   G r e g o v a ,   K .   V a l a s k o v a ,   P .   A d a m k o ,   M .   Tu mp a c h ,   a n d   J .   Jar o s,  P r e d i c t i n g   f i n a n c i a l   d i s t r e ss  o f   S l o v a k   e n t e r p r i ses:   c o mp a r i s o n   o f   se l e c t e d   t r a d i t i o n a l   a n d   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms m e t h o d s ,   S u st a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 0 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / su 1 2 1 0 3 9 5 4 .   [ 4 ]   A .   J.   B .   O l i v e r ,   A .   I .   I .   D i é g u e z ,   M .   D .   O .   A l f o n s o ,   a n d   N .   W i l s o n ,   I mp r o v i n g   b a n k r u p t c y   p r e d i c t i o n   i n   m i c r o - e n t i t i e s   b y   u si n g   n o n l i n e a r   e f f e c t a n d   n o n - f i n a n c i a l   v a r i a b l e s ,   Fi n a n c e   a   ú v ě r:   C z e c h   J o u rn a l   o f   Ec o n o m i c a n d   Fi n a n c e ,   v o l .   6 5 ,   n o .   2 ,     p p .   1 4 4 1 6 6 ,   2 0 1 5 .   [ 5 ]   A .   N .   B e r g e r   a n d   W .   S .   F r a m e ,   S m a l l   b u si n e ss   c r e d i t   sc o r i n g   a n d   c r e d i t   a v a i l a b i l i t y ,   J o u rn a l   o f   S m a l l   B u si n e ss  M a n a g e m e n t   v o l .   4 5 ,   n o .   1 ,   p p .   5 2 2 ,   J a n .   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / j . 1 5 4 0 - 6 2 7 X . 2 0 0 7 . 0 0 1 9 5 . x .   [ 6 ]   Y .   Z h u ,   C .   X i e ,   B .   S u n ,   G . - J.   W a n g ,   a n d   X . - G .   Y a n ,   P r e d i c t i n g   C h i n a s   S M E   c r e d i t   r i sk   i n   su p p l y   c h a i n   f i n a n c i n g   b y   l o g i st i c   r e g r e ss i o n ,   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k   a n d   h y b r i d   m o d e l s ,   S u st a i n a b i l i t y ,   v o l .   8 ,   n o .   5 ,   M a y   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 8 0 5 0 4 3 3 .   [ 7 ]   R .   O .   Ed mi s t e r ,   F i n a n c i a l   r a t i o a s   d i s c r i mi n a n t   p r e d i c t o r s   o f   sma l l   b u s i n e ss   f a i l u r e ,   T h e   J o u r n a l   o f   Fi n a n c e ,   v o l .   2 7 ,   n o .   1 ,     p p .   1 3 9 1 4 0 ,   M a r .   1 9 7 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / j . 1 5 4 0 - 6 2 6 1 . 1 9 7 2 . t b 0 0 6 3 3 . x .   [ 8 ]   E.   I .   A l t ma n   a n d   G .   S a b a t o ,   M o d e l l i n g   c r e d i t   r i s k   f o r   S M Es :   e v i d e n c e   f r o t h e   U . S .   mar k e t ,   Ab a c u s ,   v o l .   4 3 ,   n o .   3 ,   p p .   3 3 2 3 5 7 ,   S e p .   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / j . 1 4 6 7 - 6 2 8 1 . 2 0 0 7 . 0 0 2 3 4 . x .   [ 9 ]   E.   I .   A l t m a n ,   F i n a n c i a l   r a t i o s,  d i s c r i mi n a n t   a n a l y si s   a n d   t h e   p r e d i c t i o n   o f   c o r p o r a t e   b a n k r u p t c y ,   T h e   J o u rn a l   o f   F i n a n c e ,   v o l .   2 3 ,   n o .   4 ,   p p .   5 8 9 6 0 9 ,   S e p .   1 9 6 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / j . 1 5 4 0 - 6 2 6 1 . 1 9 6 8 . t b 0 0 8 4 3 . x .   [ 1 0 ]   R .   C .   M e r t o n ,   O n   t h e   p r i c i n g   o f   c o r p o r a t e   d e b t :   t h e   r i s k   st r u c t u r e   o f   i n t e r e st   r a t e s,   T h e   J o u r n a l   o f   F i n a n c e ,   v o l .   2 9 ,   n o .   2 ,     p p .   4 4 9 4 7 0 ,   M a y   1 9 7 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 1 1 / j . 1 5 4 0 - 6 2 6 1 . 1 9 7 4 . t b 0 3 0 5 8 . x .   [ 1 1 ]   M .   El h o se n y ,   N .   M e t a w a ,   G .   S z t a n o ,   a n d   I .   M .   E l - h a sn o n y ,   D e e p   l e a r n i n g - b a se d   mo d e l   f o r   f i n a n c i a l   d i s t r e ss   p r e d i c t i o n ,   A n n a l s   o f   O p e r a t i o n s   Re se a rc h ,   v o l .   3 4 5 ,   n o .   2 3 ,   p p .   8 8 5 9 0 7 ,   F e b .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 4 7 9 - 0 2 2 - 0 4 7 6 6 - 5.   [ 1 2 ]   F .   M .   I r v a n ,   C o m p a r a t i v e   a n a l y s i o f   mac h i n e   l e a r n i n g   a n d   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l i n t e g r a t e d   w i t h   A l t ma n   z - sc o r e   f o r   f i n a n c i a l   d i s t r e ss   p r e d i c t i o n   i n   c o m p a n i e s   l i st e d   o n   t h e   I n d o n e si a   st o c k   e x c h a n g e   ( I D X ) ,   E K O MB I S   RE VI EW :   J u rn a l   I l m i a h   Ek o n o m i   d a n   Bi sn i s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 7 6 7 6 / e k o m b i s. v 1 2 i 2 . 5 4 7 8 .   [ 1 3 ]   H .   A .   B e k h e t   a n d   S .   F .   K .   El e t t e r ,   C r e d i t   r i sk   a ss e ssm e n t   m o d e l   f o r   J o r d a n i a n   c o mm e r c i a l   b a n k s:   n e u r a l   sc o r i n g   a p p r o a c h ,   R e v i e w   o f   D e v e l o p m e n t   F i n a n c e ,   v o l .   4 ,   n o .   1 ,   p p .   2 0 2 8 ,   Ja n .   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r d f . 2 0 1 4 . 0 3 . 0 0 2 .   [ 1 4 ]   A .   F .   A t i y a ,   B a n k r u p t c y   p r e d i c t i o n   f o r   c r e d i t   r i sk   u si n g   n e u r a l   n e t w o r k s :   a   s u r v e y   a n d   n e w   r e s u l t s,   I EEE   T r a n s a c t i o n s   o n   N e u r a l   N e t w o rks ,   v o l .   1 2 ,   n o .   4 ,   p p .   9 2 9 9 3 5 ,   Ju l .   2 0 0 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / 7 2 . 9 3 5 1 0 1 .   [ 1 5 ]   C. - F .   Tsa i   a n d   J. - W .   W u ,   U si n g   n e u r a l   n e t w o r k   e n sem b l e f o r   b a n k r u p t c y   p r e d i c t i o n   a n d   c r e d i t   sc o r i n g ,   Ex p e r t   S y s t e m w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 4 ,   n o .   4 ,   p p .   2 6 3 9 2 6 4 9 ,   M a y   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 0 7 . 0 5 . 0 1 9 .   [ 1 6 ]   P .   A d d o ,   D .   G u e g a n ,   a n d   B .   H a ssa n i ,   C r e d i t   r i sk   a n a l y s i s   u s i n g   ma c h i n e   a n d   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l s ,   Ri s k s ,   v o l .   6 ,   n o .   2 ,   A p r .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r i sk s 6 0 2 0 0 3 8 .   [ 1 7 ]   X .   H u a n g ,   X .   Li u ,   a n d   Y .   R e n ,   En t e r p r i se  c r e d i t   r i sk   e v a l u a t i o n   b a se d   o n   n e u r a l   n e t w o r k   a l g o r i t h m,   C o g n i t i v e   S y st e m R e se a rc h v o l .   5 2 ,   p p .   3 1 7 3 2 4 ,   D e c .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o g s y s. 2 0 1 8 . 0 7 . 0 2 3 .   [ 1 8 ]   M .   M o s c a t e l l i ,   F .   P a r l a p i a n o ,   S .   N a r i z z a n o ,   a n d   G .   V i g g i a n o ,   C o r p o r a t e   d e f a u l t   f o r e c a s t i n g   w i t h   m a c h i n e   l e a r n i n g ,   Ex p e r t   S y st e m w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 6 1 ,   D e c .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 0 . 1 1 3 5 6 7 .   [ 1 9 ]   D .   B o u g h a c i ,   A .   A .   K .   A l k h a w a l d e h ,   J.  J .   J a b e r ,   a n d   N .   H a m a d n e h ,   C l a ssi f i c a t i o n   w i t h   se g me n t a t i o n   f o r   c r e d i t   s c o r i n g   a n d   b a n k r u p t c y   p r e d i c t i o n ,   Em p i r i c a l   E c o n o m i c s ,   v o l .   6 1 ,   n o .   3 ,   p p .   1 2 8 1 1 3 0 9 ,   S e p .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 1 8 1 - 0 2 0 - 0 1 9 0 1 - 8.   [ 2 0 ]   N .   A r o r a   a n d   P .   D .   K a u r ,   A   B o l a sso   b a se d   c o n s i st e n t   f e a t u r e   s e l e c t i o n   e n a b l e d   r a n d o m   f o r e s t   c l a ss i f i c a t i o n   a l g o r i t h m:   a a p p l i c a t i o n   t o   c r e d i t   r i s k   a sses sme n t ,   Ap p l i e d   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   8 6 ,   Ja n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a s o c . 2 0 1 9 . 1 0 5 9 3 6 .   [ 2 1 ]   N .   Jap k o w i c z   a n d   M .   S h a h ,   E v a l u a t i n g   l e a r n i n g   a l g o r i t h m s .   C a m b r i d g e   U n i v e r si t y   P r e ss,  2 0 1 1 .   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / C B O 9 7 8 0 5 1 1 9 2 1 8 0 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   1 5 ,   No .   1 ,   Ma r c h   2 0 2 6 :   245 - 2 5 2   252   [ 2 2 ]   Y. - C .   C h a n g ,   K . - H .   C h a n g ,   H . - H .   C h u ,   a n d   L . - I .   To n g ,   Es t a b l i sh i n g   d e c i s i o n   t r e e - b a se d   s h o r t - t e r d e f a u l t   c r e d i t   r i s k   a ssessm e n t   mo d e l s ,   C o m m u n i c a t i o n s   i n   S t a t i st i c s   -   T h e o ry   a n d   Me t h o d s ,   v o l .   4 5 ,   n o .   2 3 ,   p p .   6 8 0 3 6 8 1 5 ,   D e c .   2 0 1 6 ,     d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 3 6 1 0 9 2 6 . 2 0 1 4 . 9 6 8 7 3 0 .   [ 2 3 ]   Y .   Q u ,   P .   Q u a n ,   M .   Le i ,   a n d   Y .   S h i ,   R e v i e w   o f   b a n k r u p t c y   p r e d i c t i o n   u si n g   ma c h i n e   l e a r n i n g   a n d   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s ,   Pro c e d i a   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 6 2 ,   p p .   8 9 5 8 9 9 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 1 9 . 1 2 . 0 6 5 .   [ 2 4 ]   S .   M a l d o n a d o ,   J.   P é r e z ,   a n d   C .   B r a v o ,   C o s t - b a s e d   f e a t u r e   s e l e c t i o n   f o r   s u p p o r t   v e c t o r   ma c h i n e s :   a n   a p p l i c a t i o n   i n   c r e d i t   sc o r i n g ,   Eu r o p e a n   J o u r n a l   o f   O p e ra t i o n a l   R e s e a r c h ,   v o l .   2 6 1 ,   n o .   2 ,   p p .   6 5 6 6 6 5 ,   S e p .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e j o r . 2 0 1 7 . 0 2 . 0 3 7 .   [ 2 5 ]   J.  S u n ,   J.   L a n g ,   H .   F u j i t a ,   a n d   H .   L i ,   I mb a l a n c e d   e n t e r p r i s e   c r e d i t   e v a l u a t i o n   w i t h   D TE - S B D :   d e c i s i o n   t r e e   e n semb l e   b a se d   o n   S M O TE   a n d   b a g g i n g   w i t h   d i f f e r e n t i a t e d   sam p l i n g   r a t e s,   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   4 2 5 ,   p p .   7 6 9 1 ,   J a n .   2 0 1 8 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s . 2 0 1 7 . 1 0 . 0 1 7 .   [ 2 6 ]   N .   W .   D .   A y u n i ,   W .   H .   U t t h a v i ,   a n d   N .   N .   L a smi n i ,   A r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k s:   a   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h   i n   f i n a n c i a l   d i st r e ss   p r e d i c t i o n ,   i n   Pr o c e e d i n g s   o f   t h e   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   S u s t a i n a b l e   G ree n   T o u ri sm   A p p l i e d   S c i e n c e   -   En g i n e e ri n g   A p p l i e d   S c i e n c e   2 0 2 4   ( I C o S T A S - EA S   2 0 2 4 ) ,   2 0 2 4 ,   p p .   9 9 1 0 8 .   d o i :   1 0 . 2 9 9 1 / 9 7 8 - 94 - 6 4 6 3 - 5 8 7 - 4 _ 1 2 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Ta r y a d         is  a n   e x p e rien c e d   lec t u re with   a   p r o v e n   trac k   re c o rd   in   th e   F a c u l ty   o In fo rm a ti o n   S y ste m s.  Co m p e ten in   th e   field   o a rti ficia in telli g e n c e   a n d   m a c h in e   lea rn in g .   Th e   re se a rc h   c o n d u c ted   d isc u ss e a   lo t   o f   a rti ficia i n telli g e n c e   a n d   tea c h e a th e   F a c u l t y   o f   In fo rm a ti o n   S y ste m s,  In stit u te  o Wi d y a   P ra tam a ,   P e k a lo n g a n ,   In d o n e sia .   He   c a n   b e   c o n tac ted   at   e m a il tari_ b a ll @s tmik - wp . a c . i d .         Ba m b a n g   S u d iy a tn o           is  a ss o c iate   p ro fe ss o r De p a rtme n t   o M a n a g e m e n t,   Un iv e rsity   o S ti k u b a n k ,   S e m a ra n g ,   In d o n e sia .   Re se a rc h   in   th e   field   o m a n a g e m e n t,   e c o n o m ics ,   a n d   i n tere st  in   th e   d e v e lo p m e n o sm a ll   a n d   m e d iu m   e n terp rise s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   at   e m a il b o fy sa tri a sm a ra @y a h o o . c o m .         Ro b e r tu Ba siy a           is  a ss o c iate   p ro fe ss o r De p a rtme n t   o M a n a g e m e n t,   Un i v e rsity   o S ti k u b a n k   S e m a ra n g ,   I n d o n e s ia.  Re se a rc h   in   th e   field   o m a n a g e m e n t,   e c o n o m ics ,   a n d   in tere st  in   th e   d e v e l o p m e n o sm a ll   a n d   m e d iu m   e n terp rise s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   at   e m a il rb a siy a @e d u . u n is b a n k . a c . id .         Er a   Yun in a t o           is  a   lec tu re a n d   re se a rc h e a th e   F a c u lt y   o In fo rm a ti o n   Tec h n o l o g y   a th e   In sti tu te o Wi d y a   P ra tam a ,   P e k a lo n g a n ,   I n d o n e sia His   re se a r c h   in tere sts  in c lu d e   c o m p u ter  n e two r k s,  m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   i n fo rm a ti o n   s y st e m s.  H e   c a n   b e   c o n tac ted   at   e m a il e ra . y u n i n a to @ g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.