Forecasting creditworthiness in retail banking: a comparison of cascade correlation neural networks, CART and logistic regression scoring models

The preoccupation with modelling credit scoring systems including their relevance to forecasting and decision making in the financial sector has been with developed countries whilst developing countries have been largely neglected. The focus of our investigation is the Cameroonian commercial banking sector with implications for fellow members of the Banque des Etats de L’Afrique Centrale (BEAC) family which apply the same system. We investigate their currently used approaches to assessing personal loans and we construct appropriate scoring models. Three statistical modelling scoring techniques are applied, namely Logistic Regression (LR), Classification and Regression Tree (CART) and Cascade Correlation Neural Network (CCNN). To compare various scoring models’ performances we use Average Correct Classification (ACC) rates, error rates, ROC curve and GINI coefficient as evaluation criteria. The results demonstrate that a reduction in terms of forecasting power from 15.69% default cases under the current system, to 3.34% based on the best scoring model, namely CART can be achieved. The predictive capabilities of all three models are rated as at least very good using GINI coefficient; and rated excellent using the ROC curve for both CART and CCNN. It should be emphasised that in terms of prediction rate, CCNN is superior to the other techniques investigated in this paper. Also, a sensitivity analysis of the variables identifies borrower’s account functioning, previous occupation, guarantees, car ownership, and loan purpose as key variables in the forecasting and decision making process which are at the heart of overall credit policy

Twenty Years of Working Towards a Sustainable Southeast Asia: 1993 -- 2013

The Southeast Asia program first set about testing hypotheses applicable to each of the three ecosystem zones. On the forest margins, the hypothesis was that complex agroforests provided a superior alternative for small-scale farmers to either food-crop systems or monocultural plantations of perennials. As an alternative to slash and burn, complex agroforests increased production sustainability, increased biodiversity, reduced production risks and increased returns to labour compared to continuous food crops or monocultural plantations. The second hypothesis stated that rehabilitating Imperata grasslands with small-scale agroforestry systems would be superior to plantation reforestation in terms of production, equitability and participation. For hilly farmlands, the team hypothesised that there were several pathways to sustainable farming. Among these, contour hedgerow systems initiated through natural vegetative strips provided distinct advantages as a superior, least-cost foundation upon which to build agroforestry-based, conservation farming

MODELING PERENNIAL CROP SUPPLY: AN ILLUSTRATION FROM THE PECAN INDUSTRY

Two methodological approaches were applied to estimating the number of non-bearing trees in the absence of such date using data for the Southern USA pecan industry. The first approach distinguished between bearing and non-bearing phases of a tree life and directly estimated the number of non-bearing trees. The second focused on indirect estimating of the non-bearing tree number from changes in production. This approach relaxed the assumption of maintaining maximum yields for infinite period as used in earlier studies. Empirical applications used two data sets from the pecan industry. The comparison of empirical results suggested that the first method was more accurate than the alternative approach in predicting the number of newly planted trees over an extended period of time. Additional data collection will allow for further application of available methodology to the pecan industry.Non-bearing trees, Pecans, Tree crop, Tree yields, Volume produced, Demand and Price Analysis,

Machine Learning in Tribology

Tribology has been and continues to be one of the most relevant fields, being present in almost all aspects of our lives. The understanding of tribology provides us with solutions for future technical challenges. At the root of all advances made so far are multitudes of precise experiments and an increasing number of advanced computer simulations across different scales and multiple physical disciplines. Based upon this sound and data-rich foundation, advanced data handling, analysis and learning methods can be developed and employed to expand existing knowledge. Therefore, modern machine learning (ML) or artificial intelligence (AI) methods provide opportunities to explore the complex processes in tribological systems and to classify or quantify their behavior in an efficient or even real-time way. Thus, their potential also goes beyond purely academic aspects into actual industrial applications. To help pave the way, this article collection aimed to present the latest research on ML or AI approaches for solving tribology-related issues generating true added value beyond just buzzwords. In this sense, this Special Issue can support researchers in identifying initial selections and best practice solutions for ML in tribology

Measuring and modelling carbon stocks in rubber (Hevea brasiliensis) dominated landscapes in Subtropical China

Rubber plantation has been rapidly expanded in Montane Mainland South East Asia in past decades. Limited by long-term monitoring data availability, the impacts of environmental change on rubber trees carbon stock development still not fully understood. Against global warming background, in order to better facilitate regional forest management, we applied synergetic approach combining field survey and modelling tools to improve predictions of dynamic carbon stock changes. The trade-off analysis regarding to rubber carbon stock and latex production optimization was further discussed in view of sustainable rubber cultivation. The first study explored the impact of regional land-use changes on landscape carbon balances. The Naban River Watershed National Nature Reserve (NRWNNR), Xishuangbanna, China, was selected as a case study location. Carbon stocks were evaluated using the Rapid Carbon Stock Appraisal (RaCSA) method based on tree, plot, land use and landscape level assessments of carbon stocks, integrating field sampling with remote sensing and GIS technology. The results showed that rubber plantations had larger time-averaged carbon stocks than non-forest land use types (agricultural crops, bush and grassland) but much lower than natural forest. During 23 years (1989-2012), the whole landscape of the nature reserve (26574 ha) gained 0.644 Tg C. Despite rubber expansion, the reforestation activities conducted in NRWNNR were able to enhance the carbon stocks. Regional evaluation of the carbon sequestration potential of rubber trees depends largely on the selection of suitable allometric equations and the biomass-to-carbon conversion factor. The second study developed generic allometric equations for rubber trees, covering rotation lengths of 4-35 years, within elevation gradient of 621-1,127 m, and locally used rubber tree clones (GT1, PRIM600, Yunyan77-4) in mountainous South Western China. Allometric equations for aboveground biomass (AGB) estimations considering diameter at breast height (DBH), tree height, and wood density were superior to other equations. We also tested goodness of fit for the recently proposed pan-tropical forest model. The results displayed that prediction of AGB by the model calibrated with the harvested rubber tree biomass and wood density was more accurate than the results produced by the pan-tropical forest model adjusted to local conditions. The relationships between DBH and height and between DBH and biomass were influenced by tapping, therefore biomass and C stock calculations for rubber have to be done using species-specific allometric equations. Based on the analysis of environmental factors acting at the landscape level, we noticed that above- and belowground carbon stocks were mostly affected by stand age, soil clay content, aspect, and planting density. The results of this study provide reference for reliable carbon accounting in other rubber-cultivated regions. In the last study, we explored how rubber trees growth and production response to climate change and regional management strategies (cultivation elevation, planting density). We applied the process-based Land Use Change Impact Assessment tool (LUCIA) calibrated with detailed ground survey data to model tree biomass development and latex yield in rubber plantations at the tree, plot and landscape level. Model simulation showed that during a 40-year rotation, lowland rubber plantations (< 900m) grew quicker and had larger latex yield than highland rubber (&#8807;900m). High planting density rubber plantations showed 5% higher above ground biomass than those at low- and medium-planting density. The mean total biomass and cumulative latex yield per tree over 40 years increased by 28% and 48%, respectively, when climate change scenarios were modelled from baseline to highest CO2 emission scenario (RCP 8.5). The same trend of biomass and latex yield increase with climate change was observed at plot level. Denser plantations had larger biomass, but the cumulative latex production decreased dramatically. The spatially explicit output maps produced during modelling could help maximize carbon stock and latex production of regional rubber plantations. Overall, rubber-based system required for appropriate monitoring scale in both temporal aspect (daily-, monthly-, and yearly-level) and in spatial aspect (pixel-, land use-, watershed-, and landscape- level). The findings from present study highlighted the important application of ecological modelling tools in nature resources management. The lessons learned here could be applicable for other rubber-cultivated regions, by updating with site-specific environmental variables. The significant role of rubber tree not limited in its nature latex production, it also lies in its great carbon sequestration potential. Our results here provided entry point for future developing comprehensive climate change adaption and mitigation strategies in South East Asia. By making use of interdisplinary cooperation, the sustainable rubber cultivation in Great Mekong Regions could be well realized.In den vergangenen Jahrzehnten wurde der Kautschukanbau in den Bergregionen des südostasiatischen Festlandes rasch ausgebaut. Die Auswirkungen von Umweltveränderungen auf die Entwicklung des Kohlenstoffbestandes von Kautschukbäumen sind durch die eingeschränkte Verfügbarkeit von Langzeit-Monitoring-Daten noch nicht vollständig geklärt. Vor dem Hintergrund der globalen Erwärmung und um die regionale Waldbewirtschaftung zu unterstützen, haben wir einen synergetischen Ansatz angewandt, der Feldmessungen und Modellierungswerkzeuge kombiniert, um die Vorhersage dynamischer Veränderungen der Kohlenstoffbestände zu verbessern. Die Kosten-Nutzen Abwägung für einen nachhaltigen Kautschukanbau bezüglich der Kautschuk-Kohlenstoffvorräte und der Optimierung der Latexproduktion wird im Weiteren diskutiert. Die erste Studie untersuchte die Auswirkungen regionaler Landnutzungsänderungen auf die Kohlenstoffbilanz der Landschaft. Das Naban River Watershed National Nature Reserve (NRWNNNR), Xishuangbanna, China, wurde als Fallstudienstandort ausgewählt. Die Bewertung der Kohlenstoffvorräte erfolgte mit der Rapid Carbon Stock Appraisal (RaCSA)-Methode. Diese basiert auf der Bewertung von Kohlenstoffvorräten auf dem Niveau von Bäumen, Grundstücken, Landnutzung und Landschaft, mit Einbindung von Feldprobennahme verbunden mit Fernerkundung und GIS-Technologie. Die Ergebnisse zeigten, dass Kautschukplantagen einen größeren zeitgemittelten Kohlenstoffvorrat hatten als nicht-forstliche Landnutzungsarten (Ackerland, Busch- und Grünland), aber viel weniger als natürliche Wälder. Während 23 Jahren (1989-2012) gewann das gesamte Gebiet des Naturschutzgebietes (26574 ha) 0,644 Tg C hinzu. Trotz Ausdehnung der Kautschukanbauflächen konnten die Aufforstungsaktivitäten in NRWNNR die Kohlenstoffvorräte erhöhen. Die regionale Bewertung des Kohlenstoffsequestrierungspotenzials von Kautschukbäumen hängt wesentlich von der Auswahl geeigneter allometrischer Gleichungen und des Biomasse-Kohlenstoff-Umwandlungsfaktors ab. Die zweite Studie entwickelte allgemeine allometrische Gleichungen für Kautschukbäume, basierend auf Daten aus Kautschukplantagen mit Umtriebszeiten von 4-35 Jahren, Höhenlagen von 621-1.127 m und lokal verwendeten Kautschukbaumklonen (GT1, PRIM600, Yunyan77-4) im bergigen Südwesten Chinas. Allometrische Gleichungen zur Berechnung der oberirdischen Biomasse (AGB), welche den Durchmesser in Brusthöhe (DBH), Baumhöhe und Holzdichte berücksichtigten, waren anderen Gleichungen überlegen. Wir haben auch die Anpassungsgüte des kürzlich vorgeschlagene pan-tropische Waldmodell getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass die Vorhersage der AGB durch das mit der destruktiv bestimmten Biomasse und der Holzdichte kalibrierte Modell genauer war als die Ergebnisse des pan-tropischen Waldmodells, das an die lokalen Bedingungen angepasst wurde. Die Beziehungen zwischen DBH und Höhe, und DBH und Biomasse wurden durch die Anzapfung der Bäume beeinflusst. Aufgrund dessen müssen Biomasse- und C-Bestandsberechnungen für Kautschuk mit artspezifischen allometrischen Gleichungen durchgeführt werden. Basierend auf der Analyse von Umweltfaktoren, die auf Landschaftsebene wirken, stellten wir fest, dass die ober- und unterirdischen Kohlenstoffvorräte vor allem durch das Bestandsalter, den Tongehalt des Bodens, die Hanglage und die Pflanzdichte beeinflusst wurden. Die Ergebnisse dieser Studie liefern Anhaltspunkte für eine zuverlässige Kohlenstoffbilanzierung in anderen Kautschukanbaugebieten. In der letzten Studie haben wir untersucht, wie Kautschukbäume auf den Klimawandel und regionalen Managementstrategien (Anbauhöhe, Pflanzdichte) reagieren. Wir setzten das prozessbasierte Land Use Change Impact Assessment Tool (LUCIA) ein, das mit detaillierten Bodenuntersuchungsdaten kalibriert wurde, um die Entwicklung der Baumbiomasse und den Latexertrag in Kautschukplantagen auf Baum-, Parzelle- und Landschaftsebene zu modellieren. Die Modellsimulation zeigte, dass während einer 40-jährigen Rotationzeit die Flachland-Kautschukplantagen (< 900m) schneller wuchsen und eine höhere Latexausbeute hatten als die Hochland-Kautschukplantagen (&#8807;900m). Kautschukplantagen mit hoher Pflanzdichte zeigten eine um 5% höhere oberirdische Biomasse als solche mit niedriger und mittlerer Pflanzdichte. Der durchschnittliche Gesamtertrag an Biomasse und der kumulative Latexertrag pro Baum stieg in 40 Jahren um 28% bzw. 48%, wenn die Klimaszenarien vom Basisszenario bis zum höchsten CO2-Emissionsszenario (RCP 8. 5) durchsimuliert wurden. Dieser Trend der Zunahme der Biomasse- und Latexausbeute mit verstärktem Klimawandel wurde auch auf der Ebene der Parzelle beobachtet. Dichtere Plantagen hatten eine größere Biomasse, aber die kumulative Latexproduktion ging drastisch zurück. Die während der Modellierung erstellten räumlich expliziten Output-Karten könnten helfen, die Kohlenstoffvorräte und die Latexproduktion regionaler Kautschukplantagen zu maximieren. Allgemein ist für ein angemessenes Monitoring ein Kautschuk-basiertes System erforderlich, das sowohl in zeitlicher Hinsicht (Tages-, Monats- und Jahresebene) als auch in räumlicher Hinsicht (Pixel-, Landnutzungs-, Wassereinzugs- und Landschaftsebene) geeignet ist. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie verdeutlichen die Bedeutung ökologischer Modellierungswerkzeuge im Naturressourcenmanagement. Die hier gemachten Erfahrungen könnten auch auf andere Kautschukanbaugebiete übertragen werden, indem sie mit standortspezifischen Umweltvariablen aktualisiert werden. Die bedeutende Rolle des Kautschukbaums ist nicht nur auf dieHerstellung von Naturlatex beschränkt, sondern liegt auch in seinem großen Potenzial zur Kohlenstoffbindung. Unsere Ergebnisse lieferen den Ausgangspunkt für die künftige Entwicklung umfassender Strategien zur Anpassung an den Klimawandel und zur Eindämmung des Klimawandels in Südostasien. Durch interdisziplinäre Zusammenarbeit könnte der nachhaltige Kautschukanbau in den Großen Mekong-Regionen realisiert werden