طراحی مدل هوشمند رتبهبندی اعتباری شرکتها با استفاده از دادههای مالی، غیرمالی و شاخصهای حکمرانی شرکتی
کلمات کلیدی:
رتبهبندی اعتباری, اعتبارسنجی هوشمند, دادههای مالی, دادههای غیرمالی, حکمرانی شرکتی, یادگیری ماشین, تحلیل مضمونچکیده
هدف پژوهش حاضر طراحی مدل هوشمند رتبهبندی اعتباری شرکتها بر پایه ادغام دادههای مالی، دادههای غیرمالی و شاخصهای حکمرانی شرکتی از منظر خبرگان مالی، اعتباری و فناورانه بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون انجام شد. مشارکتکنندگان شامل 18 نفر از خبرگان فعال در حوزه مدیریت ریسک اعتباری، تحلیل مالی، حسابرسی، حکمرانی شرکتی و فناوری مالی در شهر تهران بودند که بهصورت هدفمند و با راهبرد گلولهبرفی انتخاب شدند. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد و فرایند مصاحبه تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. متن مصاحبهها پس از پیادهسازی، با استفاده از نرمافزار NVivo کدگذاری و در سه سطح کدهای اولیه، مضامین فرعی و مضامین اصلی تحلیل شد. اعتبار یافتهها از طریق بازبینی مشارکتکنندگان، مرور همتایان، ثبت مسیر تحلیل و مقایسه مستمر کدها تقویت شد. تحلیل دادهها به استخراج چهار مقوله اصلی منجر شد: یکپارچهسازی دادههای مالی و غیرمالی در ارزیابی اعتبار، نقش شاخصهای حکمرانی شرکتی در تعدیل ریسک اعتباری، معماری هوشمند رتبهبندی و توضیحپذیری الگوریتمی، و الزامات پیادهسازی سازمانی و نظارتی مدل. مشارکتکنندگان تأکید کردند که مدلهای صرفاً مبتنی بر نسبتهای مالی قادر به بازنمایی کامل توان بازپرداخت، کیفیت مدیریت، پایداری جریان نقد، ریسک عملیاتی و شفافیت اطلاعاتی شرکتها نیستند. همچنین، استقلال هیئتمدیره، کیفیت کمیته حسابرسی، تمرکز مالکیت، شفافیت افشا و سابقه رعایت تعهدات بهعنوان شاخصهای کلیدی حکمرانی در رتبهبندی اعتباری شناسایی شدند. نتایج نشان داد که طراحی مدل هوشمند رتبهبندی اعتباری شرکتها مستلزم حرکت از الگوی سنتیِ نسبتمحور به الگوی چندبعدی، دادهمحور و توضیحپذیر است. چنین مدلی زمانی میتواند در تصمیمگیری اعتباری قابل اعتماد باشد که علاوه بر دقت پیشبینی، از کیفیت داده، شفافیت الگوریتمی، نظارت انسانی، انطباق مقرراتی و قابلیت تفسیر برای مدیران اعتباری برخوردار باشد.
دانلودها
مراجع
Abdou, H. A., & Pointon, J. (2011). Credit scoring, statistical techniques and evaluation criteria: A review of the literature. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 18(2–3), 59–88. https://doi.org/10.1002/isaf.325
Anderson, R. C., Mansi, S. A., & Reeb, D. M. (2004). Board characteristics, accounting report integrity, and the cost of debt. Journal of Accounting and Economics, 37(3), 315–342. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2004.01.004
Ashbaugh-Skaife, H., Collins, D. W., & LaFond, R. (2006). The effects of corporate governance on firms’ credit ratings. Journal of Accounting and Economics, 42(1–2), 203–243. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2006.02.003
Bhojraj, S., & Sengupta, P. (2003). Effect of corporate governance on bond ratings and yields: The role of institutional investors and outside directors. The Journal of Business, 76(3), 455–475. https://doi.org/10.1086/344114
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Brown, I., & Mues, C. (2012). An experimental comparison of classification algorithms for imbalanced credit scoring data sets. Expert Systems with Applications, 39(3), 3446–3453. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.09.033
Bussmann, N., Giudici, P., Marinelli, D., & Papenbrock, J. (2021). Explainable machine learning in credit risk management. Computational Economics, 57(1), 203–216. https://doi.org/10.1007/s10614-020-10042-0
Gambacorta, L., Huang, Y., Qiu, H., & Wang, J. (2024). How do machine learning and non-traditional data affect credit scoring? New evidence from a Chinese fintech firm. Journal of Financial Stability, 73, Article 101267. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2024.101267
Hand, D. J., & Henley, W. E. (1997). Statistical classification methods in consumer credit scoring: A review. Journal of the Royal Statistical Society: Series A, 160(3), 523–541. https://doi.org/10.1111/j.1467-985X.1997.00078.x
Kallio, H., Pietilä, A. M., Johnson, M., & Kangasniemi, M. (2016). Systematic methodological review: Developing a framework for a qualitative semi-structured interview guide. Journal of Advanced Nursing, 72(12), 2954–2965. https://doi.org/10.1111/jan.13031
Lessmann, S., Baesens, B., Seow, H. V., & Thomas, L. C. (2015). Benchmarking state-of-the-art classification algorithms for credit scoring: An update of research. European Journal of Operational Research, 247(1), 124–136. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.05.030
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Sage.
Saunders, B., Sim, J., Kingstone, T., Baker, S., Waterfield, J., Bartlam, B., Burroughs, H., & Jinks, C. (2018). Saturation in qualitative research: Exploring its conceptualization and operationalization. Quality & Quantity, 52(4), 1893–1907. https://doi.org/10.1007/s11135-017-0574-8
Shi, S., Tse, R., Luo, W., D’Addona, S., & Pau, G. (2022). Machine learning-driven credit risk: A systemic review. Neural Computing and Applications, 34(17), 14327–14339. https://doi.org/10.1007/s00521-022-07472-2
Wahlstrøm, R. R., Becker, L. K., & Fornes, T. N. (2024). Enhancing credit risk assessments of SMEs with non-financial information. Cogent Economics & Finance, 12(1), Article 2418910. https://doi.org/10.1080/23322039.2024.2418910