大数据下基于多源信息融合的企业竞争对手评价模型研究

发布时间：2020-10-11 00:19

　　 [目的/意义]针对传统企业竞争对手评价研究中数据源单一和评价指标片面性的不足,文章率先提出了基于多源信息融合的竞争对手评价方法。[方法/过程]基于顾客价值领先战略,从企业和消费者的视角出发,选取企业财务报表和电商平台上的消费者评论作为信息源。通过构建财务特征和情感特征,依托BP神经网络,分别建立基于财务特征和综合特征的竞争对手评价模型。[结果/结论]采用仿真实验对提出的方法进行验证,证明基于综合特征建立的模型相比基于单一财务特征的模型更有效。该方法为大数据背景下的企业竞争对手评价提供了一种新的研究思路。
【部分图文】：

鉴于此,本文综合客观的财务数据和大数据背景下的消费者评论数据,提出了基于多源信息融合的企业竞争对手评价模型,如图1所示。模型首先从企业财务报表中提取财务指标。其次,若将活跃在互联网上的消费者看作一个个的“社会传感器”,其对企业产品各方面的感知,将以在线评论的方式被映射到互联网,对其挖掘可得情感指标。最后,分别基于财务指标和综合指标建立竞争对手评价模型,以仿真实验的方式对模型预测结果进行比较分析,检验纳入情感指标的模型对竞争对手的评价效果。2 样本准备及数据预处理

模型的构建和验证过程如图2所示。首先,基于财务特征建立模型。对财务数据进行预处理,构建财务特征,依托BP神经网络非线性拟合算法,建立企业竞争对手评价模型。其次,基于综合特征建立模型。在基于财务特征所建立模型的基础上,纳入情感特征,建立基于综合特征的竞争对手评价模型。最后,根据两个模型得到的预测值分别对竞争对手排序,对比引入情感特征的模型对竞争对手的评价效果。其中,选择BP神经网络的非线性拟合算法构建模型,而非分类算法,是因为利用拟合结果对竞争对手排序,能够更好地对比两个模型的评价效果。另外,BP神经网络训练时用到的真实值,即企业综合得分,通过各指标加权求和的方式计算。为了削弱主观因素造成的不确定性,各指标权重的确定方法使用熵权法这一客观赋权法。

首先,财务指标的设定参照祁新等[11]、田宝新等[12]学者的研究,从企业偿债、营运、成长和盈利能力四个方面初步确定14个财务指标。其中,正向指标(越大越好)有8个,分别为营业收入同比增长率、营业利润同比增长率、利润总额同比增长率、净利润同比增长率、销售毛利润、营业利润率、总资产利润率和净资产收益率;逆向指标(越小越好)有2个,为资产负债率和股东权益比率;适中指标(在某一范围最佳)有4个,分别是流动比率、速动比率、存货周转率和总资产周转率。其次,对消费者评论挖掘得到情感指标。最后,将财务指标和情感指标汇总,构建出竞争对手评价指标体系(见图3)。2.3 数据的预处理与特征提取
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本文编号：2835755