The Impacts of Machine Learning in Financial Crisis Prediction

The most complicated and expected issue to be handled in corporate firms, small-scale businesses, and investors’ even governments are financial crisis prediction. To this effect, it was of interest to us to investigate the current impact of the newly employed technique that is machine learning (ML) to handle this menace in all spheres of business both private and public. The study uses systematic literature assessment to study the impact of ML in financial crisis prediction. From the selected works of literature, we have been able to establish the important role play by this method in the prediction of bankruptcy and creditworthiness that was not handled appropriately by others method. Also, machine learning helps in data handling, data privacy, and confidentiality. This study presents a leading approach to achieving financial growth and plasticity in corporate organizations. We, therefore, recommend a real-time study to investigate the impact of ML in FCP. &nbsp

Failure prediction of European high-tech companies

The aim of this thesis is to develop a model for predicting the failure of high-tech and mediumhigh tech companies from different European countries. This study uses firm-level data from the Bureau van Dijk’s Amadeus database and includes the financial information of 32,929 firms. The data were collected from the financial statements of the companies for the period 2012–2017 and logistic regression was used as the analysis method. Findings indicate that the accuracies of individual variables across countries are not very high and there are large differences in the accuracies of individual ratios when comparing non-failed and failed firms. Aggregate accuracies for all ratios within country and across countries show that the most accurate predictions are obtained for non-failed firms using the ratios for the preceding two years combined. The practical value of this work lies in the knowledge of the relevant variables, which allows companies to focus in a timely manner on aspects that have determined failure in the past. Subsequent works should attempt to use a larger sample of European countries and include other variables in addition to financial ratios

Jak traktować niepowodzenie gospodarcze? Doświadczenia europejskie

Przedmiotem rozważań autorki jest przedstawienie dwóch obszarów doświadczeń europejskich. Pierwszego, stanowiącego przegląd dotychczasowych systemów wczesnego ostrzegania i drugiego, wskazującego obszar interwencji publicznej zorientowanej na tworzenie mechanizmów ostrzegających przed upadkiem i przełamywanie złej opinii towarzyszącej przedsiębiorcom „obciążonym” wcześniejszym niepowodzeniem.Udostępnienie publikacji Wydawnictwa Uniwersytetu Łódzkiego finansowane w ramach projektu „Doskonałość naukowa kluczem do doskonałości kształcenia”. Projekt realizowany jest ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach Programu Operacyjnego Wiedza Edukacja Rozwój; nr umowy: POWER.03.05.00-00-Z092/17-00. Publikacja dofinansowana przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego (projekt nr 1 H02D 055 30: „Symptomy upadku małej firmy. Konsekwencje społeczno-gospodarcze. Polityka przeciwdziałania”

Predicción de viabilidad empresarial

El objetivo de la presente tesis doctoral es cubrir el gap de expectativas generado por la falta de trabajos de investigación que modelizan el comportamiento de empresas solventes, de empresas insolventes que resulten viables a través de un convenio con sus acreedores, y de las insolventes que finalmente terminan en liquidación. Se ha tratado, pues, de aportar conocimiento, no sólo para clasificar empresas potencialmente solventes o insolventes, si no para identificar aquéllas que, si incurrieran en un proceso concursal, podrían superarlo mediante un convenio con sus acreedores, garantizando su viabilidad. Para ello, dicha tesis se estructura en 4 capítulos, además de los apartados finales de “discusión de resultados”, “conclusiones”, “bibliografía” y “anexos”. En el capítulo 1 se realiza un análisis de la regulación internacional de situaciones de insolvencia empresarial en Alemania, Francia, Italia, Reino Unido y Estados Unidos. Y a continuación, un estudio detallado de la legislación española en materia concursal, haciendo especial mención a los aspectos relacionados con el objeto de la investigación, tales como el sistema de convenio y la liquidación. Por último, el capítulo 1 concluye con un análisis de la evolución estadística de los concursos de acreedores acaecidos en España en el período de estudio (2006-2013). En el capítulo 2 se realiza un análisis pormenorizado de los estudios previos sobre predicción de insolvencia, esta revisión incluye diferentes apartados en los que se hace especial referencia a las variables y modelos empleados, así como a los clasificadores computacionales usados en la literatura previa, de los cuales hemos seleccionado algunos para el desarrollo de este trabajo de investigación. Dicho análisis también se realiza sobre legislación concursal. Este capítulo concluye formulando las hipótesis de la presente investigación. El capítulo 3, por su parte, queda dedicado a una revisión teórica de las técnicas de clasificación multiclase que serán aplicadas en el presente trabajo, estableciéndose las ventajas y desventajas de cada una de ellas y la elección de los métodos más robustos. Por último, en el capítulo 4, se desarrolla la parte empírica de esta investigación, comenzando por la determinación de las variables utilizadas como predictoras de la insolvencia de las empresas. Posteriormente, se indica cómo se ha recopilado la información financiera y corporativa necesaria para la construcción de la base de datos. Este capítulo concluye con el desarrollo de nuevos modelos de predicción de insolvencia multiclase, utilizando para ello información correspondiente a 1, 2 y 3 años antes de que la insolvencia se produzca. Como se comentó anteriormente, finaliza el estudio ofreciendo una discusión de resultados, las principales conclusiones obtenidas y la bibliografía utilizada

Un modelo global de predicción de quiebra con redes neuronales

El capítulo 3 está dedicado al proceso de obtención de las muestras, a las variables utilizadas y a los criterios tenidos en cuenta para la selección de las mismas. Por su parte, en el capítulo 4 se presentan los resultados del análisis empírico, dejando constancia de los modelos de predicción de la quiebra desarrollados y de la robustez de los mismos. Finalmente, el trabajo concluye con una discusión sobre los resultados alcanzados, con la exposición de las principales conclusiones obtenidas y con el detalle de la bibliografía consultada. Fecha de lectura de Tesis Doctoral: 29 de enero 2019.El presente trabajo trata de responder a la cuestión de investigación de si es posible mejorar la precisión de los modelos globales de predicción de quiebra existentes en la literatura previa. Para responder a esta cuestión se ha tenido en cuenta los excelentes resultados de clasificación que proporcionan los métodos computacionales tales como las redes neuronales artificiales, y se han construidos tanto modelos regionales para Asia, Europa y Norte América, como modelos globales. En concreto, se ha utilizado el denominado Perceptrón Multicapa y los resultados obtenidos han permitido constatar una mayor precisión de los métodos computacionales frente a las técnicas estadísticas tradicionales. La estructura del presente trabajo de investigación es la siguiente. En el capítulo 1 se lleva a cabo un análisis de la literatura previa sobre predicción de quiebra. De este análisis se han obtenido conclusiones sobre los métodos aplicados y su perfeccionamiento, sobre las variables empleadas, y sobre la evolución de los resultados obtenidos por los distintos modelos. Además, y atendiendo al enfoque de estudio adoptado, se ha analizado la literatura diferenciando entre modelos globales y modelos regionales. Este primer capítulo concluye aportando una clasificación de los estudios previos en la que se pone de manifiesto los principales argumentos utilizados y la brecha existente acerca de la superioridad de los modelos globales frente a los modelos regionales. El capítulo 2 aborda los fundamentos del método de naturaleza computacional utilizado en el presente trabajo. Además, se presentan la técnica de validación cruzada y los principales criterios de selección de modelos, que han sido adicionalmente utilizados para el contraste de los resultados

Failure prediction of dotcom companies using neural network-genetic programming hybrids

This paper presents novel neural network-genetic programming hybrids to predict the failure of dotcom companies. These hybrids comprise multilayer feed forward neural network (MLFF), probabilistic neural network (PNN), rough sets (RS) and genetic programming (GP) in a two-phase architecture. In each hybrid, one technique is used to perform feature selection in the first phase and another one is used as a classifier in the second phase. Further t-statistic and f-statistic are also used separately for feature selection in the first phase. In each of these cases, top 10 features are selected and fed to the classifier. Also, the NN-GP hybrids are compared with MLFF, PNN and GP in their stand-alone mode without feature selection. The dataset analyzed here is collected from Wharton Research Data Services (WRDS). It consists of 240 dotcom companies of which 120 are failed and 120 are healthy. Ten-fold cross-validation is performed throughout the study. Results in terms of average accuracy, average sensitivity, average specificity and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) indicate that the GP outperformed all the techniques with or without feature selection. The superiority of GP-GP is demonstrated by t-test at 10% level of significance. Furthermore, the results are much better than those reported in previous studies on the same dataset. © 2009 Elsevier Inc. All rights reserved.link_to_subscribed_fulltex

Predicción de insolvencia en los sectores económicos: un análisis comparativo

El objetivo de esta tesis ha sido cubrir el hueco existente en la literatura en relación con la cuestión de la supuesta superioridad de los modelos de predicción de insolvencia empresarial "descentrados" (construidos sobre la base de una muestra de empresas pertenecientes a diversos sectores económicos) frente a los modelos de predicción de la insolvencia "centrados" (construidos con una muestra de empresas pertenecientes a un solo sector de actividad). Un análisis de la literatura previa sobre predicción de insolvencia empresarial permitió constatar la existencia de un patrón definido por lo que se refería a la construcción de modelos descentrados frente a modelos centrados, siendo los primeros mucho más numerosos que los segundos. Sin embargo, no fue posible identificar ninguna tendencia, ni a favor ni en contra, en el uso de un tipo de modelo u otro, por lo que no resultó posible inducir una conclusión definitiva sobre la superioridad de un tipo de modelo frente a otro a la hora de pronosticar la insolvencia empresarial. Para resolver esta cuestión, se tomó una base de datos formada por empresas, tanto solventes como insolventes, pertenecientes a cinco sectores de actividad diferenciados: agricultura, industria, construcción, comercio y servicios, y sector de hostelería, a partir de los datos proporcionados por SABI (Sistema de Análisis de Balances Ibéricos). Los datos utilizados para este estudio se correspondieron al periodo comprendido entre el año 2010 y el año 2012. Asimismo, se construyeron diversos modelos sectoriales o centrados (para cada uno de los sectores económicos considerados) y modelos globales o descentrados para un año y dos años antes de la entrada en quiebra. La metodología aplicada para la obtención de los modelos fue la construcción de modelos de regresión logística, y para la estimación de dichos modelos se emplearon 34 variables financieras, así como variables dummys representativas de los sectores de actividad bajo consideración. Con esta metodología se obtuvo un poder de clasificación que osciló entre un 69,6% (Sector Agricultura, dos años de la entrada en quiebra) y un 91,2% (Sector Hostelería, un año de la entrada en quiebra). Los resultados obtenidos permitieron verificar total o parcialmente las tres hipótesis planteadas: En primer lugar, que los modelos globales o descentrados y los centrados o sectoriales eran modelos distintos. En segundo lugar, que la inclusión de variables cualitativas sectoriales mejoraba los modelos globales estimados. Y, en tercer lugar, se verificó, si bien parcialmente, que los modelos globales o descentrados eran superiores a los centrados o sectoriales a la hora de predecir la insolvencia, con la única excepción del modelo del sector industrial dos años antes de la quiebra. Para el resto de modelos, los modelos globales estimados, uno y dos años antes de la quiebra, fueron capaces de obtener mejores resultados de predicción en las muestras sectoriales que los propios modelos centrados

Applications of Artificial Neural Networks (ANNs) in exploring materials property-property correlations

The copyright of this thesis rests with the author and no quotation from it or information derived from it may be published without the prior written consent of the authorThe discoveries of materials property-property correlations usually require prior knowledge or serendipity, the process of which can be time-consuming, costly, and labour-intensive. On the other hand, artificial neural networks (ANNs) are intelligent and scalable modelling techniques that have been used extensively to predict properties from materials’ composition or processing parameters, but are seldom used in exploring materials property-property correlations. The work presented in this thesis has employed ANNs combinatorial searches to explore the correlations of different materials properties, through which, ‘known’ correlations are verified, and ‘unknown’ correlations are revealed. An evaluation criterion is proposed and demonstrated to be useful in identifying nontrivial correlations. The work has also extended the application of ANNs in the fields of data corrections, property predictions and identifications of variables’ contributions. A systematic ANN protocol has been developed and tested against the known correlating equations of elastic properties and the experimental data, and is found to be reliable and effective to correct suspect data in a complicated situation where no prior knowledge exists. Moreover, the hardness increments of pure metals due to HPT are accurately predicted from shear modulus, melting temperature and Burgers vector. The first two variables are identified to have the largest impacts on hardening. Finally, a combined ANN-SR (symbolic regression) method is proposed to yield parsimonious correlating equations by ruling out redundant variables through the partial derivatives method and the connection weight approach, which are based on the analysis of the ANNs weight vectors. By applying this method, two simple equations that are at least as accurate as other models in providing a rapid estimation of the enthalpies of vaporization for compounds are obtained.School of Engineering and Materials Science of Queen Mary, University of London and China Scholarship Council (CSC), for providing Queen Mary - China Scholarship Council Joint PhD Scholarsh