貸し手がより良い融資決定を下せるようにする新しい方法は、企業の経営者が四半期ごとの収益の呼びかけで話す言葉を使用して投資リスクを評価することです。
「それはすべて言語に基づいています」と、セントルイスのワシントン大学のオーリン・ビジネス・スクールの会計の准教授、ジャレッド・ジェニングスは言います。 「当社の指標は、既存の指標では容易に識別できない信用リスクの固有の属性を捕捉します。」
結局のところ、会社役員が投資家との四半期の収益コールで使用する言葉と アナリスト 伝えることができます。
「私たちの結果は、私たちの対策が将来の破産、将来の金利スプレッド、将来の信用格付けの格下げを予測する能力を改善することを示唆しています」とジェニングスは言います。
また、証拠は、彼らの測定が他の方法よりも一貫して借り手の信用リスクを捉えることを示唆しています。
テキストベースのクレジットスコア
研究者は、この測定値を「テキストベースのクレジットスコア」または「TCRスコア」と呼びます。TCRスコアは、企業の信用リスクに関する他の市場ベースの測定値が利用できない場合に特に有用です。 「当社の分析では、長期債務を抱える企業の約22％のみが大手格付機関による信用格付けを割り当てられていることが示唆されています。」
従来の信用リスク測定では、主に数値データまたは定量データが使用されます。
ジェニングスと彼の共著者は、話し言葉の測定に着手しました。 彼らは3つを使用しました 機械学習法 132,060-2003からの2016電話会議のトランスクリプトで開示された情報に基づいて信用リスクの尺度を作成します。
研究者は、数百のトップワード、フレーズ、および機械学習方法で特定されたトピックに分類しました。 1つの方法では、流動性、負債、パフォーマンスに関連する表現を特定しました。 他の2つのフレーズは、パフォーマンス、業界、および会計に関連付けられています。
「機械学習法によって特定された言語を経済的直観に結びつけることにより、信用リスクの構成要素とプロキシの間のより緊密なリンクを引くことができます」と研究者は論文に書いている。
投資リスクを見つけるための機械学習
この研究は、機械学習法を使用して電話会議および10-Kから情報を収集し、発生、将来のキャッシュフロー、詐欺、およびその他の結果を説明する研究の増加に加えています。
また、ボーカルやビデオのキュー、トーンなど、電話会議から抽出された他の有用な信号を調べる研究に追加されます。
「実務家と学者は、既存の信用リスクモデルを補完する手段を使用して、信用リスクのより包括的で独立した推定値を取得できると期待しています」とJenningsと共同研究者は書いています。
ワーキングペーパーは、 会計研究のレビュー.
ノートルダム大学、パデュー大学、ジョージア大学の追加の研究者が研究に貢献した。
情報源： セントルイスのワシントン大学
推薦図書：
21世紀の資本
トーマスPiketty。 （Arthur Goldhammerが翻訳）
In 21世紀の首都、 Thomas Pikettyは、18世紀に及ぶ20カ国からの独自のデータ収集を分析し、主要な経済的および社会的パターンを明らかにする。 しかし、経済動向は神の行為ではありません。 政治的行動は過去に危険な不平等を抑制してきたとトーマス・ピケッティは言います。 特別な野心、独創性、そして厳格さの作品は、 21世紀の資本 経済史の理解を再認識させ、今日の冷静な教訓に私たちが直面する。 彼の発見は議論を変え、富と不平等に関する次世代の思考の議題を設定するでしょう。
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自然の幸運：ビジネスと社会が自然に投資することによってどのように繁栄するか
Mark R. TercekとJonathan S. Adamsによる。
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