Un nuovo modo per aiutare i finanziatori a prendere decisioni migliori sui prestiti utilizza le parole dei dirigenti aziendali sulle chiamate trimestrali sugli utili per valutare i rischi di investimento.

"È tutto basato sul linguaggio", afferma Jared Jennings, professore associato di contabilità alla Olin Business School della Washington University di St. Louis. "La nostra misura cattura attributi unici del rischio di credito che non sono facilmente identificabili dalle misure esistenti."

A quanto pare, le parole che i funzionari dell'azienda usano nelle chiamate trimestrali sugli utili con gli investitori e analisti può dirlo.

"I nostri risultati suggeriscono che la nostra misura migliora la capacità di prevedere futuri fallimenti, futuri spread di interesse e futuri declassamenti del merito di credito", afferma Jennings.

Le prove suggeriscono anche che la loro misura cattura in modo più coerente il rischio di credito di un debitore rispetto ad altri metodi.

Punteggio di credito basato su testo

I ricercatori chiamano la misura il "punteggio di credito basato sul testo" o "punteggio TCR". Il punteggio TCR potrebbe essere particolarmente utile quando non sono disponibili altre misure di mercato del rischio di credito di un'impresa, afferma Jennings. "Le nostre analisi suggeriscono che solo a circa il 22% delle imprese con debito a lungo termine sono assegnati rating di credito dalle principali agenzie di rating."

Le tradizionali misure di rischio di credito utilizzano principalmente dati numerici o quantitativi.

Jennings e i suoi coautori si misero in cammino per misurare la parola parlata. Ne hanno usati tre metodi di apprendimento automatico per creare una misura del rischio di credito in base alle informazioni divulgate nelle trascrizioni delle chiamate in conferenza 132,060 da 2003-2016.

I ricercatori hanno raggruppato in categorie centinaia di parole, frasi e argomenti principali identificati dai loro metodi di apprendimento automatico. Un metodo ha identificato il linguaggio associato a liquidità, debito e performance. Le altre due frasi identificate associate a prestazioni, industria e contabilità.

"Collegando la lingua identificata dai metodi di apprendimento automatico all'intuizione economica, siamo in grado di tracciare un legame più stretto tra la struttura del rischio di credito e il nostro proxy", scrivono i ricercatori nel loro articolo.

Apprendimento automatico per individuare i rischi di investimento

Lo studio si aggiunge al crescente corpo di ricerca che utilizza metodi di apprendimento automatico per raccogliere informazioni dalle chiamate in conferenza e 10-K per spiegare ratei, flussi di cassa futuri, frodi e altri risultati.

Aggiunge inoltre alla ricerca che esamina altri segnali utili estratti dalle chiamate in conferenza, come segnali vocali e video e tono.

"Ci aspettiamo che professionisti e accademici possano utilizzare la nostra misura per integrare i modelli di rischio di credito esistenti per ottenere una stima più completa e indipendente del rischio di credito", scrivono Jennings e i ricercatori.

Il documento di lavoro è in fase di revisione per il Revisione degli studi contabili.

Ulteriori ricercatori dell'Università di Notre Dame, della Purdue University e dell'Università della Georgia hanno contribuito al lavoro.

Fonte: Università di Washington a St. Louis

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