MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2252521639

Are Industry-Relative Financial Ratios More Stable? The Case of Bankruptcy Prediction

2015· article· en· W2252521639 sur OpenAlexaff
Hong Long Chen, Tony S. Wirjanto

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Distress and Bankruptcy Prediction
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBankruptcyBankruptcy predictionFinancial ratioPredictive powerEfficiencyFinancial stabilityEconometricsEx-anteActuarial scienceEconomicsStability (learning theory)BusinessFinanceStatisticsMathematicsFinancial systemComputer scienceMachine learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research claims that industry-relative financial ratios are more stable than unadjusted ratios. Yet, most bankruptcy studies continue to use unadjusted financial ratios to develop bankruptcy-prediction models. In re-examining whether industry-relative ratios are actually more stable, we find a significant disparity between ex-post and ex-ante classification results both with industry-relative and unadjusted ratios. However, the disparity for industry-relative ratios is significantly smaller. We subsequently develop an industry-relative bankruptcy model based on Altman’s Z-score model that possesses a high classification accuracy one year before bankruptcy. Our results suggest that industry-relative analysis does not necessarily have a higher predictive power; however, it possesses better stability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetFinancial Distress and Bankruptcy PredictionTravaux en français237 207