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媒体负面报道与公司财务困境预警——基于文本分析和机器学习

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财经论丛 2023年第9期 80-90页

作者：孙洁李能飞赵梦茹天津财经大学会计学院天津300222

本文运用文本挖掘和自然语言处理技术,对2011—2021年沪深A股上市公司的媒体负面报道进行文本分析,构建了媒体负面报道数量、报道标题/内容文本语调和情感倾向三个维度的变量。基于概念漂移视角,采用集成分类器XGBoost构建了公司财务困... 详细信息

本文运用文本挖掘和自然语言处理技术,对2011—2021年沪深A股上市公司的媒体负面报道进行文本分析,构建了媒体负面报道数量、报道标题/内容文本语调和情感倾向三个维度的变量。基于概念漂移视角,采用集成分类器XGBoost构建了公司财务困境动态预警模型。实证结果表明:在公司特征变量的基础上,融入媒体负面报道变量后,财务困境动态预警模型的总体分类性能增强,模型的第一类错误率明显降低。考虑稀有事件偏差和内生性后,媒体负面报道数量、文本语调和情感倾向与公司是否发生财务困境仍然显著相关。本文的研究结论表明媒体负面报道包含公司财务困境预警的增量信息,媒体负面报道在公司财务困境预警过程中发挥了重要的外部公司治理作用。

关键词：媒体负面报道财务困境预警概念漂移文本分析机器学习

企业审计中财务困境预警模型自学习功能的实现研究——基于五种不同数据挖掘模型测试的结果

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审计研究 2013年第1期 54-61页

作者：李博罗良辰审计署驻哈尔滨特派办办事处 150001

审计分析软件的自学习功能十分重要。本文针对中央企业审计分析和预警系统的核心技术——财务困境预警,选取206家中央企业及其子公司的财务指标作为训练样本和测试样本。使用主成分分析方法筛选后,采用Fisher线性判别模型、贝叶斯判别... 详细信息

审计分析软件的自学习功能十分重要。本文针对中央企业审计分析和预警系统的核心技术——财务困境预警,选取206家中央企业及其子公司的财务指标作为训练样本和测试样本。使用主成分分析方法筛选后,采用Fisher线性判别模型、贝叶斯判别模型、Logistic模型、径向基函数神经网络模型、支持向量机模型等五种数据挖掘模型进行训练和测试。结果表明:除贝叶斯判别模型预测结果较差外,其它四种模型的预测准确率都较高,其中Fisher线性判别模型的预测准确率最高。本实验室给出了Fisher线性判别模型自学习功能实现的流程图和C/C++语言描述,实现了中央企业审计分析和预警系统的优化和改进。

关键词：财务困境预警主成分分析数据挖掘自学习功能

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东北地区上市公司财务困境预警研究

吉林大学社会科学学报 2008年第2期48卷 114-120页

作者：李清王克敏吉林大学商学院长春130012 复旦大学管理学院上海200433

近年来,东北地区发生财务困境的上市公司明显增多,其势必严重阻碍东北地区经济振兴。我们针对东北地区上市公司财务困境特征,应用遗传算法,构建了专用的财务困境预警模型,用以提前预报该地区上市公司可能发生的财务困境。该模型简单实用... 详细信息

近年来,东北地区发生财务困境的上市公司明显增多,其势必严重阻碍东北地区经济振兴。我们针对东北地区上市公司财务困境特征,应用遗传算法,构建了专用的财务困境预警模型,用以提前预报该地区上市公司可能发生的财务困境。该模型简单实用,提前三年预测总准确率达83·24%。我们的主旨在于为改善东北地区上市公司财务状况及经营业绩,振兴东北地区经济提供相关政策依据。

关键词：振兴东北经济上市公司财务困境预警遗传算法

基于经济附加值的上市公司财务困境预警实证研究

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财经理论与实践 2004年第5期25卷 44-48页

作者：张玲曹艳春陈收舒彤湖南大学工商管理学院湖南长沙410082

经济附加值 (EVA)是从税后净营业利润中扣除包括股权和债务的所有资金成本后的经济利润。将经济附加值指标应用于我国上市公司的财务困境预警实证研究和行业业绩分析 ,取得了较好的判别预测效果 ,并在此基础上提出了相应的政策建议 ,以... 详细信息

经济附加值 (EVA)是从税后净营业利润中扣除包括股权和债务的所有资金成本后的经济利润。将经济附加值指标应用于我国上市公司的财务困境预警实证研究和行业业绩分析 ,取得了较好的判别预测效果 ,并在此基础上提出了相应的政策建议 ,以进一步深化公司价值最大化的理念和提升上市公司的整体业绩。

关键词：经济附加值上市公司财务困境预警行业政策

基于最小二乘支持向量机的高校财务困境预警研究

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统计与决策 2011年第8期27卷 142-144页

作者：于谦龙顾晓敏东华大学旭日工商管理学院上海200051 石河子大学商学院新疆五家渠831300

文章借鉴现有的财务困境预警的研究成果,从高校的教研绩效、偿债能力、学生欠费状况、支付能力四方面选择和构造14个财务指标,评价教育部直属高校的财务状况,判定高校是否处于财务困境。然后,选择样本,把样本分为训练组和测试组,分别采... 详细信息

文章借鉴现有的财务困境预警的研究成果,从高校的教研绩效、偿债能力、学生欠费状况、支付能力四方面选择和构造14个财务指标,评价教育部直属高校的财务状况,判定高校是否处于财务困境。然后,选择样本,把样本分为训练组和测试组,分别采用Logistic、最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建模,评价两种建模方法在训练组和测试组的预警效果。文章研究结论,对高校利益相关方的决策具有一定参考价值。

关键词：高校财务困境预警 Logistic LS-SVM

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基于约束理论的企业财务困境预警研究

现代经济探讨 2010年第2期 89-92页

作者：吴芃吴应宇仲伟俊张昕东南大学经管学院

该文基于对传统会计指标和约束理论(TOC)会计指标的关系研究,得出基于财务报表数据的TOC指标计算方法,并用TOC会计指标结合传统的财务指标,运用Logistic回归方法分别建立包含和不包含TOC会计指标的预警模型,结果表明包含TOC指标可以提... 详细信息

该文基于对传统会计指标和约束理论(TOC)会计指标的关系研究,得出基于财务报表数据的TOC指标计算方法,并用TOC会计指标结合传统的财务指标,运用Logistic回归方法分别建立包含和不包含TOC会计指标的预警模型,结果表明包含TOC指标可以提高模型的预测准确性。

关键词：财务困境预警 TOC会计贡献利润

KMV模型在上市公司财务困境预警中的应用——以超日太阳为例

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财会通讯（中） 2015年第3期 87-90页

作者：王元月景在伦刘伟中国海洋大学经济学院中南银行云南省分行青岛农业大学经济与管理学院

作为国内首例债券违约事件,超日太阳违约为债权人和投资者敲响了警钟,也让人们更加关注如何正确预测上市公司财务困境。本文通过引入KMV模型,对超日太阳陷于财务困境之前的理论违约概率进行测算,并与同期评级机构对超日太阳信用评级相对... 详细信息

作为国内首例债券违约事件,超日太阳违约为债权人和投资者敲响了警钟,也让人们更加关注如何正确预测上市公司财务困境。本文通过引入KMV模型,对超日太阳陷于财务困境之前的理论违约概率进行测算,并与同期评级机构对超日太阳信用评级相对照,验证了KMV模型在上市公司财务困境预警中所具有的前瞻性与有效性。

关键词：上市公司 KMV模型财务困境预警违约概率

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信息技术类上市公司财务困境预警研究

财会通讯 2010年第8期 137-138页

作者：郭莉莉杨文杰西北农林科技大学

一、概述财务困境预警研究始于20世纪60年代,经过半个世纪的发展,学者们对财务困境预警的研究已经形成了一些有效的方法。在我国财务困境预警研究始于20世纪90年代,近几年的实证结果显示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入... 详细信息

一、概述财务困境预警研究始于20世纪60年代,经过半个世纪的发展,学者们对财务困境预警的研究已经形成了一些有效的方法。在我国财务困境预警研究始于20世纪90年代,近几年的实证结果显示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性。比如陈远志、罗淑贞(2008)以农业类上市公司为研究对象,结果显示Zeta模型、修正的F模型以及分数模型准确程度较高;徐勇(2007)以制造业企业为研究对象,实证分析表明logistic模

关键词：财务困境预警 ST 每股资本公积金罗淑贞财务困境预测模型自变量财务分析理论速动比率财务预警现金流动负债比应收账款周转率净资产收益率

基于Panel logit模型的上市公司财务困境预警研究

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财会通讯（下） 2016年第5期 115-118页

作者：武玉青李忠卫彭帅太原科技大学经济与管理学院西北工业大学管理学院

本文以制造业上市公司为研究对象,在综合考虑上市公司财务信息和非财务信息的基础上,建立Panel logit模型分析了上市公司陷入财务困境的影响因素。研究表明:财务因子和非财物因子均对上市公司是否陷入财务困境具有重要影响,偿债因子、... 详细信息

本文以制造业上市公司为研究对象,在综合考虑上市公司财务信息和非财务信息的基础上,建立Panel logit模型分析了上市公司陷入财务困境的影响因素。研究表明:财务因子和非财物因子均对上市公司是否陷入财务困境具有重要影响,偿债因子、盈利因子、资本运用因子、资本结构因子、股权集中度因子、评价因子均与上市公司陷入财务困境负相关。

关键词：熵权法财务困境预警 Panel logit模型