Tipos de palabras de un ejecutivo que pueden señalar una bandera roja

Tipos de palabras de los ejecutivos de una empresa que pueden indicar una bandera roja

Una nueva forma de ayudar a los prestamistas a tomar mejores decisiones de préstamo utiliza las palabras que los ejecutivos corporativos hablan en las llamadas trimestrales de ganancias para evaluar los riesgos de inversión.

"Todo se basa en el lenguaje", dice Jared Jennings, profesor asociado de contabilidad en la Olin Business School de la Universidad de Washington en St. Louis. "Nuestra medida captura atributos únicos de riesgo de crédito que no se identifican fácilmente por las medidas existentes".

Resulta que las palabras que los funcionarios de la compañía usan en llamadas trimestrales de ganancias con inversionistas y analistas puede ser revelador

"Nuestros resultados sugieren que nuestra medida mejora la capacidad de predecir quiebras futuras, diferenciales de intereses futuros y rebajas de calificación crediticia futuras", dice Jennings.

La evidencia también sugiere que su medida captura de manera más consistente el riesgo crediticio del prestatario que otros métodos.

Puntaje de crédito basado en texto

Los investigadores llaman a la medida "puntaje de crédito basado en texto" o "puntaje TCR". El puntaje TCR podría ser particularmente útil cuando otras medidas basadas en el mercado del riesgo crediticio de una empresa no están disponibles, dice Jennings. "Nuestros análisis sugieren que solo cerca del 22% de las empresas con deuda a largo plazo reciben calificaciones crediticias de las principales agencias calificadoras".

Las medidas tradicionales de riesgo de crédito utilizan principalmente datos numéricos o cuantitativos.


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Jennings y sus coautores se propusieron medir la palabra hablada. Usaron tres métodos de aprendizaje automático para crear una medida del riesgo de crédito basado en la información divulgada en las transcripciones de llamadas de conferencia 132,060 de 2003-2016.

Los investigadores agruparon en categorías cientos de palabras, frases y temas principales que identificaron sus métodos de aprendizaje automático. Un método identificó el lenguaje asociado con la liquidez, la deuda y el rendimiento. Las otras dos frases identificadas asociadas con el rendimiento, la industria y la contabilidad.

"Al conectar el lenguaje identificado por los métodos de aprendizaje automático con la intuición económica, podemos establecer un vínculo más estrecho entre la construcción del riesgo de crédito y nuestro poder", escriben los investigadores en su artículo.

Aprendizaje automático para encontrar riesgos de inversión.

El estudio se suma al creciente cuerpo de investigación que utiliza métodos de aprendizaje automático para recopilar información de llamadas en conferencia y 10-K para explicar las acumulaciones, los flujos de efectivo futuros, el fraude y otros resultados.

También se suma a la investigación que examina otras señales útiles extraídas de las llamadas de conferencia, como las señales vocales y de video, y el tono.

"Esperamos que los profesionales y los académicos puedan utilizar nuestra medida para complementar los modelos de riesgo de crédito existentes para obtener una estimación más completa e independiente del riesgo de crédito", escriben Jennings y sus investigadores.

El documento de trabajo está en revisión para el Revisión de estudios contables.

Investigadores adicionales de la Universidad de Notre Dame, la Universidad de Purdue y la Universidad de Georgia contribuyeron al trabajo.

Fuente: Universidad de Washington en St. Louis

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