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【24h】

Quantifying the risk of financial events using kernel methods and information retrieval.

机译：使用内核方法和信息检索来量化财务事件的风险。

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摘要

A financial event is any happening which dramatically changes the value of a firm. Examples of financial events are management fraud, bankruptcy, exceptional earnings announcements, restatements, and changes in corporate structure. This dissertation creates a method for timely detection of financial events using machine learning methods to create a discriminant function. As there are a myriad of possible causes for any financial event, the method created must be powerful. In order to increase the power of current methods of detection text related to the company is analyzed together with quantitative information on the company. The text variables are chosen based on an automatically created accounting ontology. The quantitative variables are mapped to a higher dimension which takes into account ratios and year-over-year changes. The mapping is achieved via a kernel. Support vector machines use the kernel to perform the learning task. The methodology is tested empirically on three datasets: management fraud, bankruptcy, and financial restatements. The results show that the methodology is competitive with the leading management fraud detection methods. The bankruptcy and restatement results show promise.
机译：财务事件是指任何会大大改变公司价值的事件。财务事件的例子包括管理欺诈，破产，特殊收益公告，重述和公司结构变更。本文提出了一种利用机器学习方法创建判别函数的金融事件及时发现方法。由于任何财务事件都有许多可能的原因，因此创建的方法必须强大。为了提高当前检测方法的能力，与公司有关的文本将与公司的定量信息一起进行分析。基于自动创建的会计本体选择文本变量。定量变量映射到较高的维度，其中考虑了比率和逐年变化。映射是通过内核实现的。支持向量机使用内核来执行学习任务。在三个数据集上对方法论进行了经验测试：管理欺诈，破产和财务重述。结果表明，该方法与领先的管理欺诈检测方法相比具有竞争力。破产和重述结果显示出希望。

著录项

  • 作者

    Cecchini, Mark.;

  • 作者单位

    University of Florida.;

  • 授予单位 University of Florida.;
  • 学科 Business Administration Management.; Economics Finance.; Artificial Intelligence.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2005
  • 页码 184 p.
  • 总页数 184
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 贸易经济;财政、金融;人工智能理论;
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