基于新闻文本的上市公司财务困境组合预测模型

发布时间：2018-03-04 18:50

  本文选题：财务困境预测　切入点：文本分类　出处：《计算机应用研究》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：已有上市公司财务困境预测模型主要是基于结构化数据进行研究,为进一步提高上市公司财务困境预测模型准确率,将非结构化数据引入上市公司财务困境预测问题中,研究了基于新闻文本分类的上市公司财务困境预测模型,结合新闻文本信息和财务信息提出上市公司财务困境组合预测模型。首先将新闻数据进行预处理,然后基于新闻文本数据通过支持向量机(SVM)进行财务困境预测,同时基于财务数据通过Logistic模型进行财务困境预测,最后采用阈值表决集成策略整合两种模型的预测结果。实验结果证明了模型的有效性。
[Abstract]:The existing financial distress prediction models of listed companies are mainly based on structured data. In order to further improve the accuracy of financial distress prediction models of listed companies, unstructured data is introduced into the financial distress prediction of listed companies. This paper studies the forecasting model of financial distress of listed companies based on news text classification, and puts forward a combination forecasting model of financial distress of listed companies based on news text information and financial information. Then based on the news text data through the support vector machine (SVM) to carry out the financial distress prediction, and based on the financial data through the Logistic model to predict the financial distress, Finally, the prediction results of the two models are integrated with the threshold voting integration strategy, and the experimental results show that the model is effective.
【作者单位】： 上海财经大学公共经济与管理学院;上海市金融信息技术研究重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71101084,71301095) 上海市科学技术委员会科研计划资助项目(14511107202);上海市科学技术委员会科研计划资助项目(15511107302)
【分类号】：F275;F832.51;TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1566879