Types de mots par un exécutif qui peut signaler un drapeau rouge

Types de mots d'un dirigeant d'entreprise pouvant signaler un drapeau rouge

Une nouvelle façon d'aider les prêteurs à prendre de meilleures décisions en matière de prêt utilise les termes utilisés par les dirigeants d'entreprise pour s'exprimer sur les appels de résultats trimestriels afin d'évaluer les risques de placement.

«Tout est basé sur la langue», explique Jared Jennings, professeur de comptabilité associé à la Olin Business School de la Washington University à St. Louis. «Notre mesure prend en compte des attributs uniques du risque de crédit qui ne sont pas facilement identifiés par les mesures existantes.»

Il s’est avéré que les mots employés par les dirigeants de la société dans les appels de résultats trimestriels avec les investisseurs analystes peut être dit.

«Nos résultats suggèrent que notre mesure améliore la capacité de prédire les futures faillites, les différentiels d’intérêts et les déclins futurs de la notation de crédit», a déclaré Jennings.

Les preuves suggèrent également que leur mesure capture plus systématiquement le risque de crédit d'un emprunteur que d'autres méthodes.

Pointage de crédit basé sur le texte

Les chercheurs appellent cette mesure le «score de crédit textuel» ou «score TCR». Le score TCR pourrait être particulièrement utile lorsque d’autres mesures du risque de crédit d’une entreprise fondées sur le marché ne sont pas disponibles, explique Jennings. "Nos analyses suggèrent que seulement environ 22% des entreprises ayant une dette à long terme se voient attribuer des notations de crédit par des agences de notation de premier plan."

Les mesures traditionnelles du risque de crédit utilisent principalement des données numériques ou quantitatives.


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Jennings et ses co-auteurs ont entrepris de mesurer la parole. Ils ont utilisé trois méthodes d'apprentissage automatique créer une mesure du risque de crédit sur la base des informations divulguées dans les transcriptions des conférences téléphoniques 132,060 de 2003-2016.

Les chercheurs ont regroupé en catégories des centaines de mots, expressions et sujets de premier choix identifiés par leurs méthodes d’apprentissage automatique. Une méthode a identifié un langage associé à la liquidité, à la dette et à la performance. Les deux autres expressions identifiées sont associées à la performance, au secteur d'activité et à la comptabilité.

«En reliant le langage identifié par les méthodes d'apprentissage automatique à l'intuition économique, nous sommes en mesure d'établir un lien plus étroit entre la construction du risque de crédit et notre proxy», écrivent les chercheurs dans leur article.

Apprentissage automatique des risques d'investissement

L'étude complète le corpus croissant de recherches utilisant des méthodes d'apprentissage automatique pour collecter des informations issues de téléconférences et de 10-K afin d'expliquer les charges à payer, les flux de trésorerie futurs, la fraude et autres résultats.

Il ajoute également à la recherche qui examine d’autres signaux utiles extraits d’appels de conférence, tels que les signaux vocaux et vidéo et la tonalité.

«Nous nous attendons à ce que les praticiens et les universitaires puissent utiliser notre mesure pour compléter les modèles de risque de crédit existants afin d'obtenir une estimation plus complète et indépendante du risque de crédit», écrivent Jennings et ses co-chercheurs.

Le document de travail est en cours de révision pour le Examen des études comptables.

Des chercheurs supplémentaires de l'Université de Notre Dame, de l'Université Purdue et de l'Université de Géorgie ont contribué aux travaux.

La source: Université de Washington à St. Louis

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