大數(shù)據(jù)下基于多源信息融合的企業(yè)競爭對手評價模型研究
【部分圖文】:
鑒于此,本文綜合客觀的財務(wù)數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)背景下的消費者評論數(shù)據(jù),提出了基于多源信息融合的企業(yè)競爭對手評價模型,如圖1所示。模型首先從企業(yè)財務(wù)報表中提取財務(wù)指標(biāo)。其次,若將活躍在互聯(lián)網(wǎng)上的消費者看作一個個的“社會傳感器”,其對企業(yè)產(chǎn)品各方面的感知,將以在線評論的方式被映射到互聯(lián)網(wǎng),對其挖掘可得情感指標(biāo)。最后,分別基于財務(wù)指標(biāo)和綜合指標(biāo)建立競爭對手評價模型,以仿真實驗的方式對模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較分析,檢驗納入情感指標(biāo)的模型對競爭對手的評價效果。2 樣本準(zhǔn)備及數(shù)據(jù)預(yù)處理
模型的構(gòu)建和驗證過程如圖2所示。首先,基于財務(wù)特征建立模型。對財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建財務(wù)特征,依托BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性擬合算法,建立企業(yè)競爭對手評價模型。其次,基于綜合特征建立模型。在基于財務(wù)特征所建立模型的基礎(chǔ)上,納入情感特征,建立基于綜合特征的競爭對手評價模型。最后,根據(jù)兩個模型得到的預(yù)測值分別對競爭對手排序,對比引入情感特征的模型對競爭對手的評價效果。其中,選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬合算法構(gòu)建模型,而非分類算法,是因為利用擬合結(jié)果對競爭對手排序,能夠更好地對比兩個模型的評價效果。另外,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時用到的真實值,即企業(yè)綜合得分,通過各指標(biāo)加權(quán)求和的方式計算。為了削弱主觀因素造成的不確定性,各指標(biāo)權(quán)重的確定方法使用熵權(quán)法這一客觀賦權(quán)法。
首先,財務(wù)指標(biāo)的設(shè)定參照祁新等[11]、田寶新等[12]學(xué)者的研究,從企業(yè)償債、營運、成長和盈利能力四個方面初步確定14個財務(wù)指標(biāo)。其中,正向指標(biāo)(越大越好)有8個,分別為營業(yè)收入同比增長率、營業(yè)利潤同比增長率、利潤總額同比增長率、凈利潤同比增長率、銷售毛利潤、營業(yè)利潤率、總資產(chǎn)利潤率和凈資產(chǎn)收益率;逆向指標(biāo)(越小越好)有2個,為資產(chǎn)負(fù)債率和股東權(quán)益比率;適中指標(biāo)(在某一范圍最佳)有4個,分別是流動比率、速動比率、存貨周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。其次,對消費者評論挖掘得到情感指標(biāo)。最后,將財務(wù)指標(biāo)和情感指標(biāo)匯總,構(gòu)建出競爭對手評價指標(biāo)體系(見圖3)。2.3 數(shù)據(jù)的預(yù)處理與特征提取
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