基于文本挖掘的創(chuàng)業(yè)板風(fēng)險信息披露異質(zhì)性研究
發(fā)布時間:2021-09-30 13:12
創(chuàng)業(yè)板在深圳的開盤,為許多符合條件的中小企業(yè)增加了融資的通道。對于投資者而言,比較關(guān)注企業(yè)可能存在的風(fēng)險,因?yàn)轱L(fēng)險會影響企業(yè)各方面活動甚至關(guān)乎企業(yè)的生存,這也直接關(guān)系到投資者的投資能否帶來收益。在創(chuàng)業(yè)板上市的公司多具有規(guī)模小、高成長性、高風(fēng)險等特征,在申請上市前公司需要首發(fā)招股說明書,可見招股說明書是上市公司信息披露重要的法律文獻(xiàn)之一。本文基于文本挖掘技術(shù)選擇創(chuàng)業(yè)板招股說明書中的風(fēng)險因素部分進(jìn)行風(fēng)險信息披露異質(zhì)性研究,通過異質(zhì)性研究挖掘出創(chuàng)業(yè)板上市公司風(fēng)險信息披露的差異,幫助相關(guān)監(jiān)管部門更好地監(jiān)督和完善創(chuàng)業(yè)板招股說明書風(fēng)險信息的披露。基于文本挖掘技術(shù)并結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析以及描述統(tǒng)計(jì)分析,本文首先分析了創(chuàng)業(yè)板上市公司招股說明書風(fēng)險因素披露的規(guī)范性,然后對風(fēng)險信息主體內(nèi)容做了高頻詞詞云分析,通過風(fēng)險信息披露共現(xiàn)分析劃分出技術(shù)、政策、財(cái)務(wù)、市場和管理等五大類主要風(fēng)險,最后結(jié)合這五大類主要風(fēng)險對創(chuàng)業(yè)板風(fēng)險信息披露的異質(zhì)性進(jìn)行研究。研究表明:我國創(chuàng)業(yè)板上市公司對風(fēng)險信息的披露規(guī)范性較好,對公司發(fā)展最重要的市場、政策、技術(shù)、經(jīng)營、管理、財(cái)務(wù)、投資項(xiàng)目等幾大風(fēng)險披露最多,具有集中性;創(chuàng)業(yè)板公司的風(fēng)險信...
【文章來源】:湘潭大學(xué)湖南省
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
各公司風(fēng)險因素披露種類數(shù)餅圖
21圖 3-2 各公司風(fēng)險因素披露字?jǐn)?shù)直方圖總體來講,各上市公司招股說明書風(fēng)險因素的披露基本是按照證監(jiān)會的要求來披露的,風(fēng)險因素的披露基本集中在投資項(xiàng)目、技術(shù)、管理、市場等幾大風(fēng)險中,具有明顯的集中性。披露的風(fēng)險類別數(shù)量平均達(dá)到 13 個,大于證監(jiān)會規(guī)定的披露的九大風(fēng)險。風(fēng)險披露的篇幅基本分布在 5000 字左右,披露內(nèi)容基本涵蓋了九大風(fēng)險,披露比較充分。因而,我們得出創(chuàng)業(yè)板風(fēng)險信息披露的規(guī)范性較好。雖然規(guī)范性較好,但各個公司在風(fēng)險披露的過程中依然存在一些問題。例如,風(fēng)險信息披露不夠充分,雖然很多公司對于這些風(fēng)險因素都進(jìn)行了披露,但很多公司僅僅只是以很小的篇幅指出了風(fēng)險,這一點(diǎn)從披露字?jǐn)?shù)分析中可以清晰地看
2876 出口 1472 預(yù)期 985 競爭力 款 2821 盈利 1464 政府 966 完善 2756 提高 1456 方式 965 迅速 2682 人才 1447 制度 965 下游 2647 優(yōu)勢 1434 調(diào)整 962 余額 2545 重大 1427 國際 947 通知 2538 水平 1408 有效 941 中國 2458 稅率 1392 產(chǎn)業(yè) 938 重要 2422 開發(fā) 1376 各項(xiàng) 936 相應(yīng) 2408 技術(shù)人員 1364 持有 930 開拓 2391 領(lǐng)域 1364 投入 929 當(dāng)期 2375 固定資產(chǎn) 1352 直接 918 子公司 ……
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于共引與共詞分析的國內(nèi)移動商務(wù)核心知識與熱點(diǎn)識別[J]. 段現(xiàn)蓉,趙捧未. 情報科學(xué). 2016(12)
[2]一種基于增廣網(wǎng)絡(luò)的快速微博社區(qū)檢測算法[J]. 蔣盛益,楊博泓,姚娟娜,吳美玲,張鈺莎. 中文信息學(xué)報. 2016(05)
[3]中國房地產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析[J]. 朱建平,謝邦昌,駱翔宇,范新妍,曾武雄,鄭陳璐. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2016(04)
[4]微博話題識別中基于動態(tài)共詞網(wǎng)絡(luò)的文本特征提取方法[J]. 商憲麗,王學(xué)東. 圖書情報知識. 2016(03)
[5]基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的研究前沿識別方法研究[J]. 鄭彥寧,許曉陽,劉志輝. 圖書情報工作. 2016(04)
[6]基于節(jié)點(diǎn)親密度和度的社會網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法[J]. 劉瑤,康曉慧,高紅,劉嶠,吳祖峰,秦志光. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2015(10)
[7]STKOS中領(lǐng)域本體模型框架研究[J]. 馬雨萌,劉鳳紅,黃金霞. 圖書情報工作. 2015(03)
[8]新股發(fā)行風(fēng)險信息披露的趨勢分析[J]. 呂祥友,孫永文,種莉萍. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2015(01)
[9]“大數(shù)據(jù)”是“大趨勢”嗎:基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)方法的反事實(shí)分析[J]. 王程韡. 科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理. 2015(01)
[10]多詞共現(xiàn)分析方法的實(shí)現(xiàn)及其在研究熱點(diǎn)識別中的應(yīng)用[J]. 高繼平,丁堃,潘云濤,袁軍鵬. 圖書情報工作. 2014(24)
本文編號:3415933
【文章來源】:湘潭大學(xué)湖南省
【文章頁數(shù)】:80 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
各公司風(fēng)險因素披露種類數(shù)餅圖
21圖 3-2 各公司風(fēng)險因素披露字?jǐn)?shù)直方圖總體來講,各上市公司招股說明書風(fēng)險因素的披露基本是按照證監(jiān)會的要求來披露的,風(fēng)險因素的披露基本集中在投資項(xiàng)目、技術(shù)、管理、市場等幾大風(fēng)險中,具有明顯的集中性。披露的風(fēng)險類別數(shù)量平均達(dá)到 13 個,大于證監(jiān)會規(guī)定的披露的九大風(fēng)險。風(fēng)險披露的篇幅基本分布在 5000 字左右,披露內(nèi)容基本涵蓋了九大風(fēng)險,披露比較充分。因而,我們得出創(chuàng)業(yè)板風(fēng)險信息披露的規(guī)范性較好。雖然規(guī)范性較好,但各個公司在風(fēng)險披露的過程中依然存在一些問題。例如,風(fēng)險信息披露不夠充分,雖然很多公司對于這些風(fēng)險因素都進(jìn)行了披露,但很多公司僅僅只是以很小的篇幅指出了風(fēng)險,這一點(diǎn)從披露字?jǐn)?shù)分析中可以清晰地看
2876 出口 1472 預(yù)期 985 競爭力 款 2821 盈利 1464 政府 966 完善 2756 提高 1456 方式 965 迅速 2682 人才 1447 制度 965 下游 2647 優(yōu)勢 1434 調(diào)整 962 余額 2545 重大 1427 國際 947 通知 2538 水平 1408 有效 941 中國 2458 稅率 1392 產(chǎn)業(yè) 938 重要 2422 開發(fā) 1376 各項(xiàng) 936 相應(yīng) 2408 技術(shù)人員 1364 持有 930 開拓 2391 領(lǐng)域 1364 投入 929 當(dāng)期 2375 固定資產(chǎn) 1352 直接 918 子公司 ……
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于共引與共詞分析的國內(nèi)移動商務(wù)核心知識與熱點(diǎn)識別[J]. 段現(xiàn)蓉,趙捧未. 情報科學(xué). 2016(12)
[2]一種基于增廣網(wǎng)絡(luò)的快速微博社區(qū)檢測算法[J]. 蔣盛益,楊博泓,姚娟娜,吳美玲,張鈺莎. 中文信息學(xué)報. 2016(05)
[3]中國房地產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析[J]. 朱建平,謝邦昌,駱翔宇,范新妍,曾武雄,鄭陳璐. 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理. 2016(04)
[4]微博話題識別中基于動態(tài)共詞網(wǎng)絡(luò)的文本特征提取方法[J]. 商憲麗,王學(xué)東. 圖書情報知識. 2016(03)
[5]基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)的研究前沿識別方法研究[J]. 鄭彥寧,許曉陽,劉志輝. 圖書情報工作. 2016(04)
[6]基于節(jié)點(diǎn)親密度和度的社會網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)方法[J]. 劉瑤,康曉慧,高紅,劉嶠,吳祖峰,秦志光. 計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2015(10)
[7]STKOS中領(lǐng)域本體模型框架研究[J]. 馬雨萌,劉鳳紅,黃金霞. 圖書情報工作. 2015(03)
[8]新股發(fā)行風(fēng)險信息披露的趨勢分析[J]. 呂祥友,孫永文,種莉萍. 宏觀經(jīng)濟(jì)研究. 2015(01)
[9]“大數(shù)據(jù)”是“大趨勢”嗎:基于關(guān)鍵詞共現(xiàn)方法的反事實(shí)分析[J]. 王程韡. 科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理. 2015(01)
[10]多詞共現(xiàn)分析方法的實(shí)現(xiàn)及其在研究熱點(diǎn)識別中的應(yīng)用[J]. 高繼平,丁堃,潘云濤,袁軍鵬. 圖書情報工作. 2014(24)
本文編號:3415933
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