通过 Altman Z-Score 模型的拓扑数据分析映射细化对企业失败的理解
综合金融
2020-04-23 v1
摘要
企业失败影响广泛，从业者纷纷寻求对违约风险的理解。管理者力求避开困境，信贷提供者避免高风险贷款，投资者减轻损失。本文应用拓扑数据分析工具，探讨来自美国的失败企业是否沿着 Z-score 模型所提出的五个违约预测变量整齐地组织分布。企业将自身表示为五维空间中的点云，每个轴对应一个预测变量。使用 Ball Mapper 可视化该点云揭示，失败企业往往并非彼此邻近。当新的建模方法（常使用黑箱以给出可能过拟合的模型）竞相更好地预测企业失败时，本文适时提醒了证实识别过程的重要性。这增进了对失败发生于参数空间中何处、以及企业如何行动以摆脱财务困境的理解。此外，贷款方可能在传统上被认为面临破产危险、但实际上处于失败未曾发生的特征空间中的企业子集中发现机会。
引用
@article{arxiv.2004.10318,
title = {Refining Understanding of Corporate Failure through a Topological Data Analysis Mapping of Altman's Z-Score Model},
author = {Wanling Qiu and Simon Rudkin and Pawel Dlotko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.10318},
year = {2020}
}