可以預示危險信號的高管的言語類型

公司負責人可能發出危險信號的單詞類型

一種幫助貸方做出更好的貸款決定的新方法,是使用公司高管在季度收益電話中所說的話來評估投資風險。

“這都是基於語言的,”聖路易斯華盛頓大學奧林商學院會計學副教授賈里德·詹寧斯說。 “我們的措施捕獲了現有措施無法輕鬆識別的信用風險的獨特屬性。”

事實證明,公司官員在季度收益中使用的詞語是與投資者和 分析師 可以說出來。

詹寧斯說:“我們的結果表明,我們的措施提高了預測未來破產,未來息差和未來信用評級下調的能力。”

證據還表明,與其他方法相比,他們的措施更一致地抓住了借款人的信用風險。

基於文本的信用評分

研究人員稱該度量為“基於文本的信用評分”或“ TCR得分”。詹寧斯說,當無法使用其他基於市場的企業信用風險度量時,TCR得分可能特別有用。 “我們的分析表明,領先的評級機構僅將約22%的長期債務公司授予信用等級。”

傳統的信用風險衡量方法大多使用數字或定量數據。


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詹寧斯和他的合著者開始測量口語單詞。 他們用了三個 機器學習方法 根據來自132,060-2003的2016電話會議記錄中公開的信息來創建信用風險度量。

研究人員將他們的機器學習方法確定的數百個主要單詞,短語和主題歸為一類。 一種方法是識別與流動性,債務和業績相關的語言。 另外兩個確定了與績效,行業和會計相關的短語。

研究人員在論文中寫道:“通過將機器學習方法識別的語言與經濟直覺聯繫起來,我們能夠在信貸風險的構建與我們的代理之間建立更緊密的聯繫。”

機器學習發現投資風險

這項研究增加了使用機器學習方法從電話會議和10-K中收集信息以解釋應計費用,未來現金流量,欺詐和其他結果的不斷增長的研究範圍。

它還增加了檢查從電話會議中提取的其他有用信號(例如聲音和視頻提示以及音調)的研究。

詹寧斯和共同研究人員寫道:“我們希望從業者和學者可以使用我們的方法來補充現有的信用風險模型,以獲得更全面,獨立的信用風險估計。”

該工作文件正在為 會計學評論.

聖母大學,普渡大學和喬治亞大學的其他研究人員為這項工作做出了貢獻。

資源: 聖路易斯華盛頓大學

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