基于文本挖掘的制造业上市公司网络金融信息分析
发布时间：2020-06-23 05:21
【摘要】：近年来,资本市场迅速发展,已经成为企业吸纳资金的主要来源,大量投资者涌入金融交易市场,希望通过市场的投资运作获得经济回报。由此,企业的经营状况受到所有利益主体以及个人的持续关注。而如何及时准确地判断公司的财务状况,避免资金受到损失,对投资者来说尤为重要。现如今,投资者不仅可以通过企业定期发布的财务数据了解企业经营现状,还可以通过互联网查看实时信息,了解企业的运行现状。在互联网飞速发展的时代背景下,各类财经信息充斥着人们的生活,所以,利用现有的技术快速准确地判断金融信息的潜在价值,这无论对于投资者还是上市公司,都十分重要。文章的研究目的是通过对大型金融网站发布的网络金融信息进行定量分析,研究网络金融信息指标(信息量与情感值)与上市公司财务状况的相关性以及预测未来上市公司的盈利状况,从而为上市公司的利益相关方提供一定的参考信息。文章从两个方面进行研究:一方面,研究如何将网络金融信息合理地量化;另一方面,分析网络金融信息和上市公司财务状况的关系。围绕这两大方面,具体研究了以下内容:(1)网络金融信息的量化问题。由于网络金融信息是非结构化的文本数据,无法直接地获取到有效信息,需要进行有效地量化,再进一步进行分析。对于网络金融信息的研究选取两个指标:信息量与情感值。对于网络金融信息情感值的计算,采用情感词典的方法,在中国知网情感词典的基础上,添加金融领域词汇,完善情感词典。(2)分析网络金融信息和上市公司财务状况的相关性。分析网络金融信息是否与公司经营状况存在相关关系,主要通过相关性分析研究网络金融信息指标(信息量和情感值)与财务指标的相关性以及相关程度。(3)建立上市公司盈利状况预测模型。在财务指标中,选取净资产收益率这一财务指标代表公司盈利状况,建立网络金融信息指标与净资产收益率的模型。研究发现网络金融信息的两个指标,信息量和情感值:(1)与上市公司财务指标的多个方面都具有相关性,正常公司是在偿债能力和获利能力两个方面与金融信息指标相关性极为显著;ST(Special Treatment,特别处理)公司是在获利能力方面与金融信息相关性显著。(2)正常公司网络金融信息的情感值中隐藏着诸多财务指标无法表达的信息,在对上市公司下一年盈利状况进行研究时,情感值作为一个变量加入到模型中,使预测更加精确。而信息量在模型中不显著,可以剔除。
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51;F425;F406.7
【图文】：
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本文编号：2726856
【学位授予单位】：天津财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F832.51;F425;F406.7
【图文】：
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