레드 플래그를 알리는 회사 경영진의 단어 유형

대출 기관이보다 나은 대출 결정을 내리는 데 도움이되는 새로운 방법은 기업 경영진이 분기 별 수입 통화에 대해 말한 단어를 사용하여 투자 위험을 평가합니다.

세인트 루이스에있는 워싱턴 대학의 Olin Business School 회계 부교수 인 Jared Jennings는“모든 것이 언어를 기반으로합니다. "당사의 측정은 기존 측정으로는 쉽게 식별 할 수없는 신용 위험의 고유 한 특성을 포착합니다."

회사 관계자가 분기 별 수입에 사용하는 단어는 투자자와 분석가 말할 수 있습니다.

"우리의 결과는 우리의 측정이 미래 파산, 미래이자 스프레드 및 미래 신용 등급 다운 그레이드를 예측하는 능력을 향상 시킨다는 것을 시사합니다"라고 Jennings는 말합니다.

또한 증거는 다른 방법보다 차입 업체의 신용 위험을보다 일관되게 포착 할 수 있다고 제안합니다.


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텍스트 기반 신용 점수

연구원들은이 측정을 "텍스트 기반 신용 점수"또는 "TCR 점수"라고 부릅니다. TCR 점수는 회사의 신용 위험에 대한 다른 시장 기반 측정 값을 사용할 수 없을 때 특히 유용 할 수 있다고 Jennings는 말합니다. "우리의 분석에 따르면 장기 채무를 보유한 회사 중 약 22 %만이 주요 신용 평가 기관에 의해 신용 등급이 부여됩니다."

기존의 신용 리스크 측정은 대부분 수치 또는 정량적 데이터를 사용합니다.

Jennings와 그의 공동 저자는 음성 단어를 측정하기 시작했습니다. 그들은 세를 사용 기계 학습 방법 132,060-2003의 2016 전화 회의 기록에 공개 된 정보를 기반으로 신용 위험을 측정합니다.

연구원들은 기계 학습 방법으로 식별 된 수백 가지의 주요 단어, 구 및 주제로 분류했습니다. 한 가지 방법은 유동성, 부채 및 성과와 관련된 언어를 식별했습니다. 다른 두 가지는 성과, 산업 및 회계와 관련된 문구를 식별했습니다.

연구원들은 논문에서“기계 학습 방법으로 식별 된 언어를 경제적 직관에 연결함으로써 신용 리스크 구성과 대리 사이를 더 긴밀하게 연결할 수 있습니다.

투자 위험을 찾는 기계 학습

이 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 회의 통화 및 10-K에서 정보를 수집하여 발생, 향후 현금 흐름, 사기 및 기타 결과를 설명하는 연구의 범위를 확장합니다.

또한 보컬 및 비디오 큐 및 톤과 같은 전화 회의에서 추출 된 기타 유용한 신호를 조사하는 연구에 추가합니다.

Jennings와 공동 연구원들은“실무자와 학자들은 기존 신용 리스크 모델을 보완하여보다 포괄적이고 독립적 인 신용 리스크 추정치를 얻을 수있을 것으로 기대합니다.

작업 용지는 회계 연구의 검토.

노트르담 대학교, 퍼듀 대학교 및 조지아 대학교의 추가 연구원들이이 연구에 기여했습니다.

출처: 세인트 루이스의 워싱턴 대학교

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