एक कार्यकारी द्वारा शब्दों के प्रकार जो एक लाल झंडे को संकेत दे सकते हैं

एक कंपनी के कार्यकारी के शब्दों के प्रकार जो एक लाल झंडे को संकेत दे सकते हैं

ऋणदाताओं को बेहतर ऋण निर्णय लेने में मदद करने का एक नया तरीका कॉर्पोरेट अधिकारियों ने निवेश जोखिमों का आकलन करने के लिए तिमाही आय कॉल पर बोलने वाले शब्दों का उपयोग किया है।

सेंट लुइस में वाशिंगटन यूनिवर्सिटी के ओलिन बिजनेस स्कूल में अकाउंटिंग के एसोसिएट प्रोफेसर जेरेड जेनिंग्स कहते हैं, "यह सब भाषा पर आधारित है।" "हमारे उपाय क्रेडिट जोखिम की अनूठी विशेषताओं को पकड़ते हैं जो मौजूदा उपायों द्वारा आसानी से पहचाने नहीं जाते हैं।"

जैसा कि यह पता चला है, कंपनी के अधिकारी निवेशकों के साथ तिमाही आय कॉल में उपयोग करते हैं और विश्लेषकों बता सकता है।

"हमारे परिणामों का सुझाव है कि हमारे उपाय भविष्य के दिवालिया होने की भविष्यवाणी करने की क्षमता में सुधार करते हैं, भविष्य में ब्याज फैलता है, और भविष्य की क्रेडिट रेटिंग डाउनग्रेड होती है," जेनिंग्स कहते हैं।

साक्ष्य यह भी बताता है कि उनके उपाय लगातार अन्य तरीकों की तुलना में एक उधारकर्ता के क्रेडिट जोखिम को पकड़ते हैं।

पाठ-आधारित क्रेडिट स्कोर

जेनर्स कहते हैं कि शोधकर्ता "टेक्स्ट-आधारित क्रेडिट स्कोर," या "TCR स्कोर" को मापते हैं, TCR स्कोर विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है, जब किसी फर्म के क्रेडिट जोखिम के अन्य बाजार-आधारित उपाय उपलब्ध नहीं हैं। "हमारे विश्लेषण बताते हैं कि दीर्घकालिक ऋण वाली फर्मों के केवल 22% को प्रमुख रेटिंग एजेंसियों द्वारा क्रेडिट रेटिंग दी गई है।"

पारंपरिक क्रेडिट जोखिम उपाय ज्यादातर संख्यात्मक, या मात्रात्मक, डेटा का उपयोग करते हैं।


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जेनिंग्स और उनके सहयोगियों ने बोले गए शब्द को मापने के लिए निर्धारित किया। उन्होंने तीन का इस्तेमाल किया मशीन-सीखने के तरीके 132,060-2003 से 2016 कॉन्फ्रेंस कॉल ट्रांस्क्रिप्शंस में बताए गए जानकारी के आधार पर क्रेडिट जोखिम का एक उपाय बनाने के लिए।

शोधकर्ताओं ने सैकड़ों शीर्ष शब्दों, वाक्यांशों, और विषयों की श्रेणियों में बांटा, जिनकी मशीन-शिक्षण विधियों ने पहचान की। एक विधि तरलता, ऋण और प्रदर्शन से जुड़ी भाषा की पहचान की। प्रदर्शन, उद्योग, और लेखांकन से जुड़े अन्य दो पहचाने गए वाक्यांश।

शोधकर्ताओं ने अपने पेपर में लिखा है, '' मशीन-लर्निंग के तरीकों से पहचानी जाने वाली भाषा को आर्थिक अंतर्ज्ञान से जोड़कर, हम क्रेडिट रिस्क और हमारे प्रॉक्सी के बीच एक कड़ी बनाने में सक्षम हैं।

निवेश जोखिमों को खोजने के लिए मशीन सीखना

अध्ययन, प्रोद्भवन, भविष्य के नकदी प्रवाह, धोखाधड़ी और अन्य परिणामों की व्याख्या करने के लिए कॉन्फ्रेंस कॉल और 10-Ks से जानकारी इकट्ठा करने के लिए मशीन-शिक्षण विधियों का उपयोग करके अनुसंधान के बढ़ते शरीर में जोड़ता है।

यह अनुसंधान में भी जोड़ता है जो कॉन्फ्रेंस कॉल से निकाले गए अन्य उपयोगी संकेतों की जांच करता है, जैसे कि मुखर और वीडियो संकेत, और टोन।

"हम उम्मीद करते हैं कि चिकित्सक और शिक्षाविद् क्रेडिट जोखिम के अधिक व्यापक और स्वतंत्र अनुमान प्राप्त करने के लिए मौजूदा क्रेडिट जोखिम मॉडल के पूरक के लिए हमारे उपाय का उपयोग कर सकते हैं," जेनिंग्स और सह-शोधकर्ता लिखते हैं।

वर्किंग पेपर के लिए संशोधन के अधीन है लेखा अध्ययन की समीक्षा.

नोट्रे डेम, पर्ड्यू विश्वविद्यालय और जॉर्जिया विश्वविद्यालय के अतिरिक्त शोधकर्ताओं ने काम में योगदान दिया।

स्रोत: सेंट लुइस में वाशिंगटन विश्वविद्यालय

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