Evaluating information content of earnings calls to predict bankruptcy using machine learnings techniques
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the prediction of firms’ health in terms of bankruptcy and non-bankruptcy based on the sentiments extracted from the earnings calls. Bankruptcy prediction has long been a critical topic in the world of accounting and finance. A firm's economic health is the current financial condition of the firm and is crucial to its stakeholders such as creditors, investors, shareholders, partners, and even customers and suppliers. Various methodologies and strategies have been proposed in research domain for predicting company bankruptcy more promptly and accurately. Conventionally, financial risk prediction has solely been based on historic financial data. However, an increasing number of finance papers also analyze textual data during the last few years. Company’s earnings calls are the key source of information to investigate the current financial condition and how the businesses are doing and what the expectations are for the next quarters. During the call, management offers an overview of recent performance and provide a guidance for the next quarter expectations. The earnings calls summary is provided by the management and can extract the CEO’s sentiments using sentiment analysis. In the last decade, Machine Learnings based techniques have been proposed to achieve accurate predictions of firms’ economic health. Even though most of these techniques work well in a limited context, on a broader perspective these techniques are unable to retrieve the true semantic from the earnings calls, which result in the lower accuracy in predicting the actual condition of firms’ economic health. Thus, state-of-the-art Machine Learnings and Deep Learnings techniques have been used in this thesis to improve accuracy in predicting the firms’ health from the earnings calls. Various machine learnings and deep learnings method have been applied on web-scraped earnings calls data-set, and the results show that LONG SHORT-TERM MEMORY (LSTM) is the best machine learnings technique as compared to the comparison set of models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».