شناسایی ویژگی‌ها و ابعاد لحن احساسی در گزارش‌های سالانه شرکت‌ها و بررسی ارتباط آن با احتمال درماندگی مالی

نویسندگان

    مجید جهان تیغ گروه حسابداری، واحد یزد، دانشگاه آزاد اسلامی، یزد، ایران
    اکرم تفتیان * گروه حسابداری، واحد یزد، دانشگاه آزاد اسلامی، یزد، ایران Taftiyan@iau.ac.ir
    محمود معین الدین گروه حسابداری، واحد یزد، دانشگاه آزاد اسلامی، یزد، ایران

کلمات کلیدی:

درماندگی مالی, لحن احساسی, گزارش‌های سالانه, تحلیل مضمون

چکیده

هدف پژوهش حاضر شناسایی ابعاد لحن احساسی در گزارش‌های سالانه شرکت‌ها و تبیین ارتباط آن با احتمال درماندگی مالی به‌منظور ارائه شاخص‌های کیفی مکمل مدل‌های پیش‌بینی مالی است. این مطالعه با رویکرد کیفی و استفاده از تحلیل تم انجام شد. داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته با ۱۵ نفر از مدیران مالی و تحلیلگران خبره گردآوری شد. انتخاب مشارکت‌کنندگان به‌صورت هدفمند و بر اساس حداقل پنج سال تجربه تحلیل گزارش‌های مالی انجام گرفت. فرایند تحلیل شامل کدگذاری باز، محوری و انتخابی بود. برای اطمینان از روایی و پایایی، معیارهای گوبا و لینکلن به کار گرفته شد و توافق بین دو کدگذار با شاخص‌هایی چون آلفای کریپندورف و کاپای کوهن سنجیده شد. نتایج نشان داد لحن احساسی منفی شامل نگرانی‌های مالی، کاهش سودآوری، مشکلات نقدینگی و بحران‌های اقتصادی، به‌عنوان سیگنال هشداردهنده درماندگی مالی عمل می‌کند. لحن مثبت همراه با رشد پایدار، بهبود جریان نقدی و کاهش بدهی‌ها نشانه ثبات مالی و کاهش ریسک درماندگی است. همچنین ابهام در چشم‌انداز اقتصادی، عدم وضوح اهداف بلندمدت و اشاره به مشکلات مدیریتی از دیگر عوامل مرتبط با افزایش ریسک درماندگی شناسایی شد. عوامل محیطی مانند نوسانات اقتصادی، تحریم‌ها و مسائل قانونی نیز تأثیر معناداری بر لحن گزارشات و پیش‌بینی درماندگی دارند. تحلیل لحن احساسی گزارش‌های سالانه می‌تواند ابزار مکملی برای مدل‌های کمی پیش‌بینی درماندگی مالی باشد و به تحلیلگران، مدیران و سرمایه‌گذاران در شناسایی زودهنگام بحران‌های مالی کمک کند. پیشنهاد می‌شود شرکت‌ها و نهادهای نظارتی از مدل‌های مبتنی بر تحلیل تم و پردازش زبان طبیعی برای ارزیابی سلامت مالی سازمان‌ها استفاده کنند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Abedin, M. Z., Guotai, C., & Hajek, P. (2022). Combining weighted SMOTE with ensemble learning for the class-imbalanced prediction of small business credit risk. Complex Intelligent Systems, 1-21. https://doi.org/10.1007/s40747-021-00614-4

Alaka, H. A., Oyedele, L. O., & Owolabi, H. A. (2018). Systematic review of bankruptcy prediction models: Towards a framework for tool selection. Expert Systems with Applications, 94, 164-184. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.10.040

Ali, M., Mirarab Bayegi, S. A., & Farjian, N. (2022). A model for predicting bankruptcy risk in listed and non-listed companies using machine learning algorithms.

Araci, D. (2019). Finbert: Financial sentiment analysis with pre-trained language models. arXiv preprint arXiv:1908.10063.

Bhavan, A., Chauhan, P., & Shah, R. R. (2019). Bagged support vector machines for emotion recognition from speech. Knowledge-Based Systems, 184, 886. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.104886

Byrne, D. (2022). A worked example of Braun and Clarke's approach to reflexive thematic analysis. Quality & Quantity, 56(3), 1391-1412.

Cao, S., Jiang, W., & Yang, B. (2020). How to talk when a machine is listening: Corporate disclosure in the age of AI. et al. (Ed.),

Chen, Y. S., Lin, C. K., Lo, C. M., Chen, S. F., & Liao, Q. J. (2021). Comparable studies of financial bankruptcy prediction using advanced hybrid intelligent classification models to provide early warning in the electronics industry. Mathematics, 9(20), 2622. https://doi.org/10.3390/math9202622

Garain, A., Ray, B., & Giampaolo, F. (2022). Grann: Feature selection with golden ratio-aided neural network for emotion, gender, and speaker identification from voice signals. Neural Computing and Applications, 34(17), 14463-14486. https://doi.org/10.1007/s11042-021-01182-y

Goel, D. P., Mahajan, K., & Nguyen, N. D. (2023). Towards an efficient backbone for preserving features in speech emotion recognition: Deep-shallow convolution with recurrent neural network. Neural Computing and Applications, 35(3), 2457-2469. https://doi.org/10.1007/s00521-022-07723-2

Gregova, E., Valaskova, K., Adamko, P., Tumpach, M., & Jaros, J. (2020). Predicting financial distress of Slovak enterprises: Comparison of selected traditional and learning algorithms methods. Sustainability, 12(10), 3954. https://doi.org/10.3390/su12103954

Gullo, F., Ferreira, P. M., & Roqueiro, D. (2023). Machine learning and principles and practice of knowledge discovery in databases. In et al. (Ed.), (pp. 53-61). https://doi.org/10.1007/978-3-031-23633-4_5

Hajek, P., Barushka, A., & Munk, M. (2020). Fake consumer review detection using deep neural networks integrating word embeddings and emotion mining. Neural Computing and Applications, 32(23), 17259-17274. https://doi.org/10.1007/s00521-020-04757-2

Hobson, J. L., Mayew, W. J., & Venkatachalam, M. (2012). Analyzing speech to detect financial misreporting. Journal of Accounting Research, 50(2), 349-392. https://doi.org/10.1111/j.1475-679X.2011.00433.x

Huang, B., Yao, X., & Luo, Y. (2022). Improving financial distress prediction using textual sentiment of annual reports. Annals of Operations Research, 1-28. https://doi.org/10.1007/s10479-022-04633-3

Issa, D., Demirci, M. F., & Yazici, A. (2020). Speech emotion recognition with deep convolutional neural networks. Biomedical Signal Processing and Control, 59, 101894. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.101894

Li, S., Shi, W., & Wang, J. (2021). A deep learning-based approach to constructing a domain sentiment lexicon: A case study in financial distress prediction. Information Processing & Management, 58(5), 102673. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2021.102673

Liang, D., Tsai, C. F., & Lu, H. Y. R. (2020). Combining corporate governance indicators with stacking ensembles for financial distress prediction. Journal of Business Research, 120, 137-146. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.07.052

Livieris, I. E., Stavroyiannis, S., & Iliadis, L. (2021). Smoothing and stationarity enforcement framework for deep learning time-series forecasting. Neural Computing and Applications, 33(20), 14021-14035. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06043-1

Lotfi, B., Bahri Thaleth, J., Jabarzadeh Kangerlouei, S., & Heydari, M. (2024). Predicting financial distress using a combined model (Case study: Companies listed in the Tehran Stock Exchange). Investment Science Journal, 13(50), 349-370.

Martono, N. P., & Ohwada, H. (2023). Financial distress model prediction using machine learning: A case study on Indonesia's consumer cyclical companies. https://doi.org/10.1007/978-3-031-23633-4_5

Marzuki, H., Hasnan, S., & Ali, M. M. (2022). Contemporary review of corruption risk studies. Corporate Governance and Organizational Behavior Review, 6(2), 255-267. https://doi.org/10.22495/cgobrv6i2sip10

Mehrabi, R., Hematfar, M., & Safati, F. (2024). Predicting financial distress of companies using a combined artificial immune system model and wavelet neural network (Artificial Intelligence). Technology in Entrepreneurship and Strategic Management, 3(4). https://doi.org/10.61838/kman.jtesm.3.4.10

Mohammadi, S., & Sirani, M. (2023). Predicting company financial risk based on embedded systems and deep learning. First International Conference on Management, Accounting, and Economics with a Focus on the Future, Bushehr.

Nazarian, R., Taftian, A., & Heyrani, F. (2023). Application of Sterling's content analysis in analyzing environmental reporting indicators. Value and Behavioral Accounting Journal, 7(14), 405-432. https://doi.org/10.61186/aapc.7.14.405

Nguyen, L. Q. T., & Ahmed, R. (2023). The impact of economic sanctions on foreign direct investment: Empirical evidence from global data. Journal of Economics and Development, 25(1), 79-99. https://doi.org/10.1108/JED-10-2022-0206

Rahman, M., Sa, C. L., & Masud, M. A. K. (2023). Predicting firms' financial distress: An empirical analysis using the F-score model. Journal of Risk and Financial Management, 14(5), 199. https://doi.org/10.3390/jrfm14050199

Sethi, S. R. (2025). Forecasting financial distress for organizational sustainability: An empirical analysis. Sustainable Futures, 9, 100429. https://doi.org/10.1016/j.sftr.2024.100429

Sheikhzadeh, M., & Bani Asad, R. (2020). Content analysis: Concepts, approaches, and applications. Logos Publications.

Toakeli, S., & Ashtab, A. (2023). Comparison of the performance of machine learning models and statistical models in financial risk prediction. Financial Management Strategy, 11(1), 53-76.

Wang, G., Ma, J., & Chen, G. (2020). Financial distress prediction: Regularized sparse-based random subspace with ER aggregation rule incorporating textual disclosures. Applied Soft Computing, 90, 152. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106152

Zeng, Y., Mao, H., & Peng, D. (2019). Spectrogram-based multi-task audio classification. Multimedia Tools and Applications, 78, 3705. https://doi.org/10.1007/s11042-017-5539-3

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۰۸/۱۵

ارسال

۱۴۰۴/۰۴/۰۳

بازنگری

۱۴۰۴/۰۶/۲۴

پذیرش

۱۴۰۴/۰۷/۰۶

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

جهان تیغ م. .، تفتیان ا.، و معین الدین م. . (1404). شناسایی ویژگی‌ها و ابعاد لحن احساسی در گزارش‌های سالانه شرکت‌ها و بررسی ارتباط آن با احتمال درماندگی مالی. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 1-17. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/188

مقالات مشابه

11-20 از 130

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.