Geskryf deur Washington Universiteit in St. Louis
'N Nuwe manier om leners te help om beter leningsbesluite te neem, word gebruik van die woorde wat korporatiewe bestuurders op kwartaallikse verdienste noem om beleggingsrisiko's te beoordeel.
â € œDit is alles gebaseer op taal, â sÃ J Jared Jennings, medeprofessor in rekeningkunde aan die Olin Business School aan die Washington Universiteit in St. Louis. â € œOns maatstaf bevat unieke eienskappe van kredietrisiko wat nie maklik deur bestaande maatreëls geïdentifiseer word nie. '
Soos dit blyk, gebruik die woorde wat amptenare in kwartaallikse verdienste-oproepe met beleggers doen, en ontleders kan vertel.
â € œOns resultate dui daarop dat ons maatstaf die vermoë verbeter om toekomstige bankrotskappe, toekomstige rente-verspreidings en toekomstige afgraderings van kredietwaardigheid te voorspel, â € sê Jennings.
Getuienis dui ook daarop dat hul maatstawwe meer konsekwent die kredietrisiko van 'n lener vaslê as ander metodes.
Die navorsers noem die maatstaf die 'tekstgebaseerde kredietwaardigheid', of 'of' TCR-telling. ' , Sê Jennings. â € œOns ontledings dui daarop dat slegs ongeveer 22% van ondernemings met langtermynskuld kredietwaardigheid deur toonaangewende graderingsagentskappe toegeken word. '
Tradisionele kredietrisikometing gebruik meestal numeriese of kwantitatiewe data.
Jennings en sy mede-outeurs het die gesproke woord gemeet. Hulle het drie gebruik masjienleermetodes om 'n maatstaf van kredietrisiko te skep op grond van inligting wat in 132,060-konferensieoproeptranskripsies van 2003-2016 geopenbaar word.
Die navorsers het honderde topwoorde, frases en onderwerpe in kategorieë gegroepeer wat hul masjienleermetodes geïdentifiseer het. Een metode het taal geïdentifiseer wat verband hou met likiditeit, skuld en prestasie. Die ander twee het frases geïdentifiseer wat verband hou met prestasie, bedryf en boekhouding.
â € œOmdat die taal wat deur die masjienleermetodes geïdentifiseer is, aan ekonomiese intuïsie gekoppel kan word, kan ons 'n strenger verband trek tussen die konstruksie van kredietrisiko en ons gevolmagtigde, â € skryf die navorsers in hul referaat.
Masjienleer om beleggingsrisiko's te vind
Die studie dra by tot die groeiende hoeveelheid navorsing deur gebruik te maak van masjienleermetodes om inligting in te samel vanaf konferensieoproepe en 10-K's om toevallings, toekomstige kontantvloei, bedrog en ander uitkomste te verduidelik.
Dit dra ook by tot navorsing wat ander nuttige seine wat uit konferensieoproepe onttrek is, soos stem- en video-leidrade en toon, ondersoek.
"Ons verwag dat praktisyns en akademici ons maatstaf kan gebruik om bestaande kredietrisikomodelle aan te vul om 'n meer omvattende en onafhanklike raming van kredietrisiko te kry," skryf Jennings en mede-navorsers.
Die werkstuk word hersien vir die Hersiening van rekeningkundige studies.
Bykomende navorsers van die Universiteit van Notre Dame, Purdue Universiteit en die Universiteit van Georgië het tot die werk bygedra.
Jy is hier: Tuis > Sosiale en politieke > ekonomie > Tipes woorde deur 'n uitvoerende hoof wat 'n rooi vlag kan aandui