Investigating Revenue Smoothing Thresholds That Affect Bank Credit Scoring Models: An Iranian Bank Case Study
محل انتشار: مجله هوش مصنوعی و داده کاوی، دوره: 11، شماره: 1
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 123
فایل این مقاله در 19 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADM-11-1_011
تاریخ نمایه سازی: 20 فروردین 1402
چکیده مقاله:
Companies have different considerations for using smoothing in their financial statements, including annual general meeting, auditing, Regulatory and Supervisory institutions and shareholders requirements. Smoothing is done based on the various possible and feasible choices in identifying company’s incomes, costs, expenses, assets and liabilities. Smoothing can affect credit scoring models reliability, it can cause to providing/not providing facilities to a non-worthy/worthy organization orderly, which are both known as decision errors and are reported as “type I” and “type II” errors, which are very important for Banks Loan portfolio. This paper investigates this issue for the first time in credit scoring studies on the authors knowledge and searches. The data of companies associated with a major Asian Bank are first applied using logistic regression. Different smoothing scenarios are tested, using wilcoxon statistic indicated that traditional credit scoring models have significant errors when smoothing procedures have more than ۲۰% change in adjusting company’s financial statements and balance sheets parameters.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Seyed Mahdi Sadatrasoul
Information Technology Management department, Management school, Kharazmi, Tehran, Iran.
Omid Mahdi Ebadati
Information Technology Management department, Management school, Kharazmi, Tehran, Iran.
Amir Amirzadeh Irani
Information Technology Management department, Management school, Kharazmi, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :