欧州の非金融法人におけるデフォルト確率（PD）をランダムフォレスト（RF）を用いて分析し、銀行セクターのストレステストへの影響を評価する。この目的のため、企業の財務諸表（Orbis）と銀行の信用登録簿（Anacredit）のデータを利用する。RFは、ストレステストにおいてロジスティック回帰よりも強いリスク感度を示すことを示し、シナリオの厳しさがPDに与える非線形効果に新たな光を当てる。さらに、RFベースのPDを銀行と企業のネットワークで利用し、ローンエクスポージャーを悪化シナリオの主要な伝達チャネルとして、銀行セクターのストレステストを行う方法を示す。このネットワークから導き出される銀行のリスク指標のきめ細かな検査は、RFが「テールバンク」を特定する能力により、非線形性を捉えるRFの優れた能力にも光を当てる。本研究は、中央銀行および銀行監督当局の両方に関連する。