可以预示危险信号的高管的言语类型

公司负责人可能发出危险信号的单词类型

一种帮助贷方做出更好的贷款决定的新方法,是使用公司高管在季度收益电话中所说的话来评估投资风险。

“这都是基于语言的,”圣路易斯华盛顿大学奥林商学院会计学副教授贾里德·詹宁斯说。 “我们的措施捕获了现有措施无法轻易识别的信用风险的独特属性。”

事实证明,公司官员在季度收益中使用的词语是与投资者和 分析师 可以说出来。

詹宁斯说:“我们的结果表明,我们的措施提高了预测未来破产,未来息差和未来信用评级下调的能力。”

证据还表明,与其他方法相比,他们的措施更一致地抓住了借款人的信用风险。

基于文本的信用评分

研究人员称该度量为“基于文本的信用评分”或“ TCR得分”。詹宁斯说,当无法采用其他基于市场的企业信用风险度量时,TCR得分可能特别有用。 “我们的分析表明,领先的评级机构仅对大约22%的长期债务公司赋予信用等级。”

传统的信用风险衡量方法大多使用数字或定量数据。


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詹宁斯和他的合著者开始测量口语单词。 他们用了三个 机器学习方法 根据来自132,060-2003的2016电话会议记录中公开的信息来创建信用风险度量。

研究人员将他们的机器学习方法确定的数百个主要单词,短语和主题归为一类。 一种方法是识别与流动性,债务和业绩相关的语言。 另外两个确定了与绩效,行业和会计相关的短语。

研究人员在论文中写道:“通过将机器学习方法识别的语言与经济直觉联系起来,我们能够在信贷风险的构建与我们的代理之间建立更紧密的联系。”

机器学习发现投资风险

这项研究增加了使用机器学习方法从电话会议和10-K中收集信息以解释应计费用,未来现金流量,欺诈和其他结果的不断增长的研究范围。

它还增加了研究,以研究从电话会议中提取的其他有用信号,例如声音和视频提示以及音调。

詹宁斯和共同研究人员写道:“我们希望从业者和学者可以使用我们的方法来补充现有的信用风险模型,以获得更加全面和独立的信用风险估计。”

该工作文件正在为 会计学评论.

圣母大学,普渡大学和乔治亚大学的其他研究人员为这项工作做出了贡献。

来源: 华盛顿大学在圣路易斯

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