Predicting municipalities in financial distress: a machine learning approach enhanced by domain expertise

要約

地方自治体の財政難は、民間企業の破産に匹敵するものではありますが、地域社会の幸福に対してはるかに深刻な影響を及ぼします。
このため、欠陥をできるだけ早く発見することが重要です。
自治体の財政危機を予測することは、自治体の財政健全性に影響を与える可能性のある幅広い要因を理解する必要があるため、複雑な作業となる場合があります。
この論文では、イタリアの地方自治体の財政難を予測するための機械学習モデルを評価します。
会計司法の専門家は財務実績の評価に関する専門的な知識と経験を有しており、さまざまな指標を使用して評価を行います。
これらの指標を特徴抽出プロセスに組み込むことで、モデルが地方自治体の財政健全性に関連する幅広い情報を確実に考慮することができます。
この研究の結果は、機械学習モデルを会計司法の専門家の知識と組み合わせて使用​​することで、財政難の早期発見に役立ち、地域社会により良い結果をもたらすことができることを示しています。

要約(オリジナル)

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.

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