Predicting bankruptcy of firms using earnings call data and transfer learning
Producción Científica
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Valladolid |
| Repositorio: | UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid |
| OAI Identifier: | oai:uvadoc.uva.es:10324/65130 |
| Acceso en línea: | https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1134 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/65130 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Bankruptcy prediction Transfer learning Feature extraction Deep learning Artificial Intelligence Data Mining Machine Learning |
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Predicting bankruptcy of firms using earnings call data and transfer learningSiddiqui, Hafeez Ur RehmanSainz de Abajo, BeatrizTorre Díez, Isabel de laRustam, FurqanRaza, AmjadAtta, SajjadAshraf, ImranBankruptcy predictionTransfer learningFeature extractionDeep learningArtificial IntelligenceData MiningMachine LearningProducción CientíficaSe investiga la predicción del estado financiero de las empresas a partir del análisis de las emociones extraídas de las “llamadas de ganancias”, entendiendo por tales las conversaciones telefónicas entre la gerencia (de la empresa) y los medios de comunicación. Estas características extraídas de la red de memoria a corto plazo (long short-term memory network) se utilizan para entrenar los modelos de aprendizaje automático. Los resultados muestran que las funciones LSTM brindan un mejor rendimiento que el tradicional análisis de palabras junto con las funciones Term frequency–Inverse document frequency (TF-IDF).La investigación fue apoyada por la Universidad Europea del AtlánticoPeerJ2023info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://doi.org/10.7717/peerj-cs.1134https://uvadoc.uva.es/handle/10324/65130reponame:UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolidinstname:Universidad de ValladolidIngléshttps://peerj.com/articles/cs-1134/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/oai:uvadoc.uva.es:10324/651302026-06-13T12:44:47Z |
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