Corporate Failure Risk Assessment for Knowledge-Intensive Services Using the Evidential Reasoning Approach
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a new risk assessment model is developed and the evidence reasoning (ER) approach is applied to assess failure risk of knowledge-intensive services (KIS) corporates in the UK. General quantitative financial indicators alone (e.g., operational capability or profitability) cannot comprehensively evaluate the probability of company bankruptcy in the KIS sector. This new model combines quantitative financial indicators with macroeconomic variables, industrial factors and company non-financial criteria for robust and balanced risk analysis. It is based on the theory of enterprise risk management (ERM) and can be used to analyze company failure possibility as an important aspect of risk management. This study provides new insight into the selection of macro and industry factors based on statistical analysis. Another innovation is related to how marginal utility functions of variables are constructed and imperfect data can be handled in a distributed assessment framework. It is the first study to convert observed data into probability distributions using the likelihood analysis method instead of subjective judgement for data-driven risk analysis of company bankruptcy in the KIS sector within the ER framework, which makes the model more interpretable and informative. The model can be used to provide an early warning mechanism to assist stakeholders to make investment and other decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».