本文選題：財務(wù)困境預(yù)測　切入點：文本分類　出處：《計算機應(yīng)用研究》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：已有上市公司財務(wù)困境預(yù)測模型主要是基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行研究,為進一步提高上市公司財務(wù)困境預(yù)測模型準(zhǔn)確率,將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)引入上市公司財務(wù)困境預(yù)測問題中,研究了基于新聞文本分類的上市公司財務(wù)困境預(yù)測模型,結(jié)合新聞文本信息和財務(wù)信息提出上市公司財務(wù)困境組合預(yù)測模型。首先將新聞數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,然后基于新聞文本數(shù)據(jù)通過支持向量機(SVM)進行財務(wù)困境預(yù)測,同時基于財務(wù)數(shù)據(jù)通過Logistic模型進行財務(wù)困境預(yù)測,最后采用閾值表決集成策略整合兩種模型的預(yù)測結(jié)果。實驗結(jié)果證明了模型的有效性。
[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.
【作者單位】： 上海財經(jīng)大學(xué)公共經(jīng)濟與管理學(xué)院;上海市金融信息技術(shù)研究重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71101084,71301095) 上海市科學(xué)技術(shù)委員會科研計劃資助項目(14511107202);上海市科學(xué)技術(shù)委員會科研計劃資助項目(15511107302)
【分類號】：F275;F832.51;TP391.1

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1566879