Tipos de palavras de um executivo que podem sinalizar uma bandeira vermelha

Tipos de palavras de um executivo da empresa que podem sinalizar uma bandeira vermelha

Uma nova maneira de ajudar os credores a tomar melhores decisões de empréstimo usa as palavras que os executivos falam em chamadas trimestrais de ganhos para avaliar os riscos de investimento.

"Tudo é baseado na linguagem", diz Jared Jennings, professor associado de contabilidade da Olin Business School da Universidade de Washington em St. Louis. "Nossa medida captura atributos exclusivos de risco de crédito que não são facilmente identificados pelas medidas existentes".

Como se vê, as palavras que os funcionários da empresa usam nos lucros trimestrais ligam para investidores e analistas pode ser revelador.

"Nossos resultados sugerem que nossa medida melhora a capacidade de prever falências futuras, spreads de juros futuros e rebaixamentos futuros de classificação de crédito", diz Jennings.

As evidências também sugerem que sua medida captura de forma mais consistente o risco de crédito de um mutuário do que outros métodos.

Pontuação de crédito baseada em texto

Os pesquisadores chamam a medida de "pontuação de crédito baseada em texto" ou "Pontuação TCR". A pontuação TCR pode ser particularmente útil quando outras medidas baseadas no mercado do risco de crédito de uma empresa não estiverem disponíveis, diz Jennings. "Nossas análises sugerem que apenas cerca de 22% das empresas com dívida de longo prazo recebem classificações de crédito pelas principais agências de classificação."

As medidas tradicionais de risco de crédito usam principalmente dados numéricos ou quantitativos.


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Jennings e seus co-autores decidiram medir a palavra falada. Eles usaram três métodos de aprendizado de máquina criar uma medida de risco de crédito com base nas informações divulgadas nas transcrições de teleconferência do 132,060 do 2003-2016.

Os pesquisadores agruparam em categorias centenas de palavras principais, frases e tópicos que seus métodos de aprendizado de máquina identificaram. Um método identificou a linguagem associada à liquidez, dívida e desempenho. As outras duas identificaram frases associadas a desempenho, setor e contabilidade.

"Ao conectar o idioma identificado pelos métodos de aprendizado de máquina à intuição econômica, somos capazes de estabelecer um vínculo mais estreito entre a construção do risco de crédito e nossa proxy", escrevem os pesquisadores em seu artigo.

Aprendizado de máquina para encontrar riscos de investimento

O estudo se soma ao crescente corpo de pesquisa que usa métodos de aprendizado de máquina para coletar informações de teleconferências e 10-Ks para explicar accruals, fluxos de caixa futuros, fraudes e outros resultados.

Ele também aumenta a pesquisa que examina outros sinais úteis extraídos de chamadas em conferência, como dicas de vocal e vídeo e tom.

"Esperamos que profissionais e acadêmicos possam usar nossa medida para complementar os modelos de risco de crédito existentes para obter uma estimativa mais abrangente e independente do risco de crédito", escrevem Jennings e co-pesquisadores.

O documento de trabalho está sendo revisado para o Revisão de estudos contábeis.

Pesquisadores adicionais da Universidade de Notre Dame, Purdue University e University of Georgia contribuíram para o trabalho.

A fonte deste artigo é de Universidade de Washington em St. Louis

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