Eine neue Möglichkeit, Kreditgebern bei der Entscheidungsfindung für bessere Kredite zu helfen, besteht darin, dass Unternehmensleiter bei vierteljährlichen Gewinnaufrufen die Anlagerisiken bewerten.

"Alles basiert auf der Sprache", sagt Jared Jennings, außerordentlicher Professor für Rechnungswesen an der Olin Business School der Washington University in St. Louis. „Unsere Kennzahl erfasst eindeutige Attribute des Kreditrisikos, die mit vorhandenen Kennzahlen nicht ohne weiteres identifiziert werden können.“

Wie es sich herausstellt, verwenden die Wörter Firmenbeamte in vierteljährlichen Gewinnaufrufen mit Investoren und Analysten kann erzählen.

"Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass unsere Maßnahme die Vorhersage künftiger Insolvenzen, künftiger Zinsaufschläge und künftiger Herabstufungen der Kreditwürdigkeit verbessert", so Jennings.

Es gibt auch Hinweise darauf, dass ihre Kennzahl das Kreditrisiko eines Kreditnehmers konsistenter erfasst als andere Methoden.

Textbasierte Kreditbewertung

Die Forscher bezeichnen die Kennzahl als "textbasierten Kredit-Score" oder "TCR-Score". Der TCR-Score könnte besonders nützlich sein, wenn andere marktbasierte Kennzahlen für das Kreditrisiko eines Unternehmens nicht verfügbar sind, sagt Jennings. "Unsere Analysen legen nahe, dass nur etwa 22% der Unternehmen mit langfristiger Verschuldung von führenden Ratingagenturen ein Rating erhalten."

Herkömmliche Kreditrisikomaßnahmen verwenden meist numerische oder quantitative Daten.

Jennings und seine Co-Autoren machten sich daran, das gesprochene Wort zu messen. Sie benutzten drei Methoden des maschinellen Lernens Ermittlung eines Kreditrisikomaßes auf der Grundlage der in den 132,060-Telefonkonferenzprotokollen von 2003-2016 enthaltenen Informationen.

Die Forscher gruppierten Hunderte von Top-Wörtern, Phrasen und Themen in Kategorien, die ihre maschinellen Lernmethoden identifizierten. Eine Methode identifizierte die mit Liquidität, Verschuldung und Performance verbundene Sprache. Die anderen beiden identifizierten Ausdrücke beziehen sich auf Leistung, Branche und Buchhaltung.

"Indem wir die Sprache, die durch die Methoden des maschinellen Lernens identifiziert wurde, mit der wirtschaftlichen Intuition verbinden, können wir eine engere Verbindung zwischen dem Konstrukt des Kreditrisikos und unserem Proxy herstellen", schreiben die Forscher in ihrer Arbeit.

Maschinelles Lernen, um Anlagerisiken zu finden

Die Studie ergänzt das wachsende Forschungsvolumen, bei dem mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens Informationen aus Telefonkonferenzen und 10-Ks gesammelt werden, um Rückstellungen, künftige Cashflows, Betrug und andere Ergebnisse zu erklären.

Es wird auch die Forschung erweitert, die andere nützliche Signale untersucht, die aus Konferenzgesprächen extrahiert wurden, wie z. B. Sprach- und Video-Hinweise und Ton.

"Wir gehen davon aus, dass Praktiker und Akademiker unsere Maßnahmen nutzen können, um bestehende Kreditrisikomodelle zu ergänzen und eine umfassendere und unabhängigere Schätzung des Kreditrisikos zu erhalten", schreiben Jennings und Mitarbeiter.

Das Arbeitspapier wird derzeit überarbeitet Review of Accounting Studies.

Weitere Forscher der University of Notre Dame, der Purdue University und der University of Georgia haben zu dieser Arbeit beigetragen.

Quelle: Washington Universität in St. Louis

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