Forecasting Financial Distress With Machine Learning – A Review

Purpose – Evaluate the various academic researches with multiple views on credit risk and artificial intelligence (AI) and their evolution.Theoretical framework – The study is divided as follows: Section 1 introduces the article. Section 2 deals with credit risk and its relationship with computational models and techniques. Section 3 presents the methodology. Section 4 addresses a discussion of the results and challenges on the topic. Finally, section 5 presents the conclusions.Design/methodology/approach – A systematic review of the literature was carried out without defining the time period and using the Web of Science and Scopus database.Findings – The application of computational technology in the scope of credit risk analysis has drawn attention in a unique way. It was found that the demand for identification and introduction of new variables, classifiers and more assertive methods is constant. The effort to improve the interpretation of data and models is intense.Research, Practical & Social implications – It contributes to the verification of the theory, providing information in relation to the most used methods and techniques, it brings a wide analysis to deepen the knowledge of the factors and variables on the theme. It categorizes the lines of research and provides a summary of the literature, which serves as a reference, in addition to suggesting future research.Originality/value – Research in the area of Artificial Intelligence and Machine Learning is recent and requires attention and investigation, thus, this study contributes to the opening of new views in order to deepen the work on this topic

ANÁLISE MULTIDIMENSIONAL DO VALUATION DA PETROBRAS

Objective: This study aimed to assess whether there was an impact in relation to the events of corruption and fraud in the valuation of the company Petrobras Relevance: The relevance of this study is to reinforce the economic and financial importance in the process of valuing companies, in order to direct the decisions of stakeholders and shareholders themselves in an unfavorable environment and also to motivate new work in the process of valuing companies and value-based management. This survey can be used as a compact guide for comparing the various valuation metrics in the estimation of value, based on one of the largest companies in the oil segment with events of corruption and fraud. These valuation models are used by many analysts, investment firms and institutions at a highly detailed level, in order to determine the fairest value of a company for the purposes of mergers, divisions and acquisitions, company dissolution, company liquidation, investments and performance evaluation of managers. These demands imply decisions that determine the continuity or discontinuity of an investment or business. Result: As a result, there was a discrepancy in the models analyzed, although some models followed the same downward or upward trend. The Market Value and Book Equity methods were the ones that came closest, suggesting that Petrobras has low Goodwill, and that the price formed by the market is close to its book value. Each method has its limitations, as well as some evaluations have a certain degree of subjectivity, as they deal with expectations, as in the case of scenarios designed for the FDC or CFF model, due to incorporating subjective assumptions and hypotheses. It is noteworthy that the value of the company Petrobras, in the multiple dimensions of valuation, had an impact of deterioration due to fraud, corruption and other setbacks in the management of the business, such as low operational efficiency, high concentration of indebtedness and a continuous system of divestments, which is in line with the company's planning. Conclusion: there is no more correct or more assertive valuation metric in its entirety, but a directional parameter, which should be used as a basis for decision making concurrently with other indicators.Objetivo: Este estudio tuvo como objetivo evaluar si hubo un impacto en relación a los eventos de corrupción y fraude en la valoración de la empresa Petrobras. Relevancia: La relevancia de este estudio es reforzar la importancia económica y financiera en el proceso de evaluación de empresas, con el fin de orientar las decisiones de los propios grupos de interés y accionistas en un entorno desfavorable y también motivar nuevos trabajos en el proceso de evaluación de empresas y valor. -gestión basada. Esta encuesta se puede utilizar como una guía compacta para comparar las diversas métricas de valoración en la estimación de valor, con base en una de las empresas más grandes del segmento petrolero con eventos de corrupción y fraude. Estos modelos de valoración son utilizados por muchos analistas, empresas de inversión e instituciones a un nivel muy detallado, con el fin de determinar el valor más justo de una empresa a efectos de fusiones, escisiones y adquisiciones, disolución de empresas, liquidación de empresas, inversiones y evaluación del desempeño de gerentes. Estas demandas implican decisiones que determinan la continuidad o discontinuidad de una inversión o negocio. Resultado: Como resultado, hubo una discrepancia en los modelos analizados, aunque algunos modelos siguieron la misma tendencia a la baja o al alza. Los métodos Market Value y Book Equity fueron los que más se acercaron, sugiriendo que Petrobras tiene un Goodwill bajo y que el precio formado por el mercado se acerca a su valor en libros. Cada método tiene sus limitaciones, así como algunas evaluaciones tienen cierto grado de subjetividad, ya que abordan expectativas, como en el caso de escenarios diseñados para el modelo FDC o CFF, por incorporar premisas e hipótesis subjetivas. Es de destacar que el valor de la empresa Petrobras, en las múltiples dimensiones de valoración, tuvo un impacto de deterioro por fraude, corrupción y otros retrocesos en la gestión del negocio, como baja eficiencia operativa, alta concentración de endeudamiento y un sistema continuo de desinversiones, acorde con la planificación de la empresa. Conclusión: no existe una métrica de valoración más correcta o más asertiva en su totalidad, sino un parámetro direccional, que debe ser utilizado como base para la toma de decisiones de manera concurrente con otros indicadores.Objetivo: Este estudo teve como objetivo avaliar se houve impacto em relação os eventos de corrupção e as fraudes no valuation da empresa Petrobras Relevância: A relevância desse estudo encontra-se em reforçar a importância econômica e financeira no processo de avaliação de empresas, de forma a direcionar as decisões dos stakeholders e dos próprios acionistas num ambiente desfavorável e também motivar novos trabalhos no processo de avaliação de empresas e de gestão baseada no valor. Esta pesquisa pode ser utilizada como um guia compacto para comparação das diversas métricas de valuation na estimação do valor, tendo como base de uma das maiores empresas do segmento de petróleo com eventos de corrupção e fraudes. Esses modelos de avaliação são usados por muitos analistas, empresas de investimento e instituições em um nível altamente detalhado, a fim de determinar o valor mais justo de uma empresa para fins de fusões, cisões e aquisições, dissolução de sociedade, liquidação de empresas, investimentos e avaliação de performance de gestores. Essas demandas implicam em decisões que determinam a continuidade ou a descontinuidade de um investimento ou negócio. Resultado: Como resultado, verificou-se uma discrepância nos modelos analisados, apesar de alguns modelos seguirem a mesma tendência de queda ou alta. Os métodos de Valor de Mercado e o Patrimonial Contábil foram os que mais se aproximaram, sugerindo que a Petrobras possui baixo Goodwill, e que o preço formado pelo mercado se aproxima do seu valor patrimonial. Cada método possui sua limitação, bem como algumas avaliações possuem certo grau de subjetividade, pois lidam com expectativas, como no caso dos cenários projetados para o modelo de FDC ou CFF, devido incorporar premissas subjetivas e hipóteses. Destaca-se que o valor da empresa Petrobras, nas múltiplas dimensões de valuation, teve um impacto de deterioração em decorrência das fraudes, corrupção e por outros contratempos na gestão do negócio, como baixa eficiência operacional, alta concentração de endividamento e uma sistemática contínua de desinvestimentos, que está alinhada ao planejamento da companhia. Conclusão: não existe uma métrica de valuation mais correta ou mais assertiva em sua totalidade, mas sim, um parâmetro direcional, no qual deve ser utilizado como base para a tomada de decisão concomitantemente com outros indicadores

Forecast of corporate insolvency in Brazil considering regionality

The prediction of financial distress in the context of the credit analysis plays a crucial role for the market because the link with losses and high costs involved in the unfolding of the insolvency and credit recovery process. This research develops a comparison and evaluates two insolvency prediction models, one based on machine learning, called Random Forest (RF), and another on traditional statistics, Logistic Regression (LR), by using data from Brazilian companies between 2005 to 2018. We also verify the performance of the models considering a regionality property (trough the mesoregion of Triângulo Mineiro and Alto Paranaíba and Sul Goiano). In order to deepen the knowledge, we carried out a systematic literature review on financial distress and bankruptcy where we detected that artificial intelligence technology is constantly improving to predict companies in financial distress. After that, we focused on the analyzes of the model performances. The main results according to the accuracy, brier score, forecast errors and area under the ROC curve (AUC) metrics showed that the RF classifier surpasses the LR model, considering the AUC, the predictive capacity in the national scenario was 96, 7%, and 93.4% and in the region's companies was 96.3% and 90.9% respectively. However, compared to other studies, the LR model presented a satisfactory result.Dissertação (Mestrado)A previsão do fenômeno de dificuldade financeira no contexto de análise da concessão de créditos financeiros tem um papel relevante para o mercado, pois está associada a perdas e a elevados custos envolvidos no desdobramento do processo de insolvência e de recuperação dos créditos. Esta pesquisa foi desenvolvida para comparar e avaliar dois modelos de previsão de insolvência, um baseado em aprendizado de máquina, Random Forest (RF), e outro em estatística tradicional, Regressão Logística (LR), com dados de empresas brasileiras no período de 2005 a 2018. Verificou-se ainda o desempenho dos modelos em empresas regionais (mesorregião do Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba e do Sul Goiano). No intuito de aprofundar o conhecimento, realizou-se uma revisão sistemática de literatura sobre dificuldades financeiras e falência, na qual detectou-se, que a tecnologia de inteligência artificial está em constante aprimoramento para prever empresas em dificuldade financeira. Num segundo momento, focou-se nos modelos, os quais são analisados em termos de desempenho. Os principais resultados conforme as métricas de acurácia, Brier Score, erros de previsão e área sob a Curva ROC (AUC), demonstraram que o classificador RF supera o modelo de LR, considerando a AUC, a precisão preditiva no cenário nacional foi de 96,7%, e 93,4% e nas empresas da região foi de 96,3% e 90,9% respectivamente, porém, em relação a outros estudos, o modelo LR apresentou um resultado satisfatório

Probiotic potential and biofilm inhibitory activity of Lactobacillus casei group strains isolated from infant feces

Probiotic bacteria are receiving growing interest, particularly for the preparation of functional foods. In the present study, eight Lactobacillus strains, newly isolated from infant feces, were investigated for the presence of probiotic properties such as antimicrobial susceptibility, hemolytic activity, resistance to simulated gastro-intestinal conditions, bile salts hydrolytic activity, inhibitory ability against biofilm formation by other bacteria, attachment to HT-29 human cancer cells and anti-cancer activity. All the strains tested highlighted interesting properties, but L. paracasei DTA93 and L. paracasei DTA81 appeared of particular interest. Some properties of these two strains resulted similar, and in some cases superior, to the reference widespread probiotic commercial strain L. rhamnosus GG. Strain L. paracasei DTA81 possesses amazingly high adherence ability to HT-29 cells, about ten times higher than that of L. rhatnnosus GG. Moreover, L. paracasei DTA93 and L. paracasei DTA81 were able to effectively inhibit biofilm formation of Escherichia coli and Listeria innocua