基于财务特征的上市公司负面网络舆情预警研究

发布时间：2017-08-23 09:10

  本文关键词：基于财务特征的上市公司负面网络舆情预警研究

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【摘要】：最近几年来,上市公司通过网络爆发的舆情事件激增,舆情事件也引发公司股价下跌、股东利益受损等,因此,构建一个有效的上市公司网络舆情预警体系十分重要。上市公司负面网络舆情的发展是一个螺旋形的变化形态,分析上市公司在负面网络舆情初期的各个指标特征,在此阶段建立舆情预警系统,在网络舆情发生之初就及时发出预警信号,促使企业警觉并采取相应措施加以防范,有充裕的时间来应对网络舆情事件引发的危机,是企业公司治理与内部控制的重要组成部分。论文分析了上市公司负面网络舆情事件的演变,从信息不对称理论、有效市场理论及行为金融三个理论层面分析在企业负面舆情时期的各个利益相关者的活动,来分析预警模型的可行性以及必要性。论文意在构建基于BP神经网络的网络舆情预警模型,基于这一目的,通过分析,在吸收现有研究成果基础上,利用数据挖掘技术,分析企业的各项财务指标特征、市场表现等进行更深入的研究,提出了一个包含有关于企业的财务指标、市场技术指标、控制变量等三个层面的指标体系。以2012年发生负面网络舆情事件的115家企业以及与其配对的115家企业作为研究样本展开研究,运用事件研究法和SPSS Statistics 19软件对数据进行回归分析和显著性检验,利用SPSS Clementine 12.0软件基于市盈率、媒体、机构等显著性预警指标,开始BP神经网络模型的学习训练及检验。研究得到模型中,在上市公司负面网络舆情预警系统里,媒体、机构投资者、市盈率等指标在舆情初期预测舆情爆发过程中都占据着非常重要的地位,且模型对于企业是否会发生负面网络舆情的预警准确率达到75%以上,达到了比较好的预测效果。论文通过建立上市公司网络舆情预警模型,分析企业财务层面、市场层面的信息,对企业各个利益相关者都有意义。对于企业管理层来说,本文所提出的基于财务特征的上市公司负面网络舆情预警模型,从数据的收集分析,再到模型的建立运行过程,实践性及可行性较为可观,从而也可不必再企业舆情已经爆发到顶峰之时才有行动。对于投资者来说,使用网络舆情预警能进行相应的动态分析以作为投资参考因素,可以快速把握企业的营业现状,正确评估企业的现状,预测企业的发展潜力,进而降低投资的风险性。对于证券监管部门来说,本文提出的预警模型也是一个实时的监控方式与途径。
【关键词】：上市公司 BP神经网络 网络舆情 预警模型
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F275;F832.51
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-21
• 1.1 研究背景及意义9-12
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-12
• 1.2 文献综述12-18
• 1.2.1 上市公司舆情演化12-13
• 1.2.2 治理效应13-17
• 1.2.3 预警17-18
• 1.3 研究思路及框架18-21
• 1.3.1 本文的研究思路18-19
• 1.3.2 本文主要内容19-20
• 1.3.3 本文创新点20-21
• 第二章 上市公司网络舆情的公司治理效应及理论分析21-29
• 2.1 信息不对称21-23
• 2.2 有效市场23-24
• 2.3 行为金融24-25
• 2.4 公司治理与内部控制25-26
• 2.5 本章小结26-29
• 第三章 预警模型研究设计29-48
• 3.1 样本选取及数据来源29-30
• 3.2 基于财务特征的预警指标体系30-39
• 3.2.1 财务层面指标30-32
• 3.2.2 市场层面技术指标32-35
• 3.2.3 控制变量35-39
• 3.3 网络舆情事件周期理论39-40
• 3.4 预警时间点的确定40-47
• 3.5 本章小结47-48
• 第四章 预警模型的建立48-58
• 4.1 BP神经网络模型48-50
• 4.2 预警模型建立50-56
• 4.2.1 预警模型参数设置51-52
• 4.2.2 利用神经网络模型预警52-56
• 4.3 模型结论56-58
• 第五章 预警效果检验58-62
• 5.1 检验样本选择58-59
• 5.2 模型检验结果及分析59-62
• 结论62-65
• 1 研究结论62-63
• 2 本文创新63-64
• 3 不足与展望64-65
• 参考文献65-69
• 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果69-70
• 致谢70-71
• 附件71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 李若冰;;善变的蝴蝶——混沌理论视野下的网络舆论监督分析[J];重庆文理学院学报(社会科学版);2010年02期

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4 杨德明;赵璨;;媒体监督、媒体治理与高管薪酬[J];经济研究;2012年06期

5 杨淑娥,黄礼;基于BP神经网络的上市公司财务预警模型[J];系统工程理论与实践;2005年01期

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本文编号：724170