論文の概要: Predicting municipalities in financial distress: a machine learning
approach enhanced by domain expertise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05780v2
- Date: Mon, 22 May 2023 17:13:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 04:08:58.371740
- Title: Predicting municipalities in financial distress: a machine learning
approach enhanced by domain expertise
- Title（参考訳）: 財政難における自治体の予測--専門知識の強化による機械学習アプローチ
- Authors: Dario Piermarini, Antonio M. Sudoso, Veronica Piccialli
- Abstract要約: イタリアの自治体における財政難予測のための機械学習モデルの評価を行った。
その結果, 機械学習モデルと鑑定専門家の知識を組み合わせることで, 経済的苦難の早期発見に有効であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2237337682863125
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Financial distress of municipalities, although comparable to bankruptcy of
private companies, has a far more serious impact on the well-being of
communities. For this reason, it is essential to detect deficits as soon as
possible. Predicting financial distress in municipalities can be a complex
task, as it involves understanding a wide range of factors that can affect a
municipality's financial health. In this paper, we evaluate machine learning
models to predict financial distress in Italian municipalities. Accounting
judiciary experts have specialized knowledge and experience in evaluating the
financial performance, and they use a range of indicators to make their
assessments. By incorporating these indicators in the feature extraction
process, we can ensure that the model is taking into account a wide range of
information that is relevant to the financial health of municipalities. The
results of this study indicate that using machine learning models in
combination with the knowledge of accounting judiciary experts can aid in the
early detection of financial distress, leading to better outcomes for the
communities.
- Abstract（参考訳）: 民間企業の倒産に匹敵する自治体の財政難は、コミュニティの健全性に深刻な影響を及ぼす。
そのため、できるだけ早く赤字を検出することが不可欠である。
市町村の財政難の予測は、市町村の財政状況に影響を及ぼす幅広い要因を理解することを含む複雑な作業である。
本稿では,イタリアの自治体における財政難予測のための機械学習モデルの評価を行う。
会計学の専門家は、財務業績を評価するための専門知識と経験を持ち、さまざまな指標を用いて評価を行う。
これらの指標を特徴抽出プロセスに組み込むことにより、このモデルが自治体の財政健全性に関連する幅広い情報を考慮していることを保証することができる。
本研究は, 機械学習モデルと会計学の専門家の知識を組み合わせることで, 経済的苦難の早期発見を支援し, コミュニティにより良い結果をもたらすことを示唆する。
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