【摘要】：以往財務(wù)危機(jī)預(yù)測研究主要基于財務(wù)指標(biāo),而隨著研究的深入,財務(wù)指標(biāo)本身的局限性也日益凸顯,如財務(wù)報表的滯后性及財務(wù)數(shù)據(jù)易于被操縱等,這影響了財務(wù)危機(jī)預(yù)測模型的性能。鑒于此,通過情感傾向值的計(jì)算,將Web金融信息文本有效地數(shù)值化,并將其作為預(yù)測指標(biāo)變量用于財務(wù)危機(jī)預(yù)測,使用LIBSVM分別構(gòu)建純財務(wù)指標(biāo)預(yù)測模型和引入Web金融信息指標(biāo)變量后的混合指標(biāo)預(yù)測模型,并對模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了比較分析�；旌现笜�(biāo)預(yù)測模型在預(yù)測的有效性、穩(wěn)定性和超前性上均好于純財務(wù)指標(biāo)預(yù)測模型。
[Abstract]:In the past, financial crisis prediction was mainly based on financial indicators, but with the deepening of the research, the limitations of financial indicators have become increasingly prominent, such as the lag of financial statements and the easy manipulation of financial data, etc. This affects the performance of the financial crisis prediction model. In view of this, the text of Web financial information is effectively numerized by calculating the value of emotional preference, and it is used as a predictor variable to predict financial crisis. The pure financial index forecasting model and the mixed index forecasting model after introducing the Web financial information index variable are constructed by using LIBSVM, and the prediction results of the model are compared and analyzed. The mixed index prediction model is better than the pure financial index prediction model in terms of prediction effectiveness, stability and advance.
【作者單位】： 江西財經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院;江西財經(jīng)大學(xué)數(shù)據(jù)與知識工程江西省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61173146) 國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目(12CTQ042) 江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2010GZS0067)資助
【分類號】：F275;TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2413727