發(fā)布時間：2017-12-25 22:22

  本文關(guān)鍵詞：基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與在線評論挖掘的企業(yè)盈利預(yù)測　出處：《華東師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)和計算機技術(shù)的發(fā)展,許多傳統(tǒng)行業(yè)也開始向數(shù)字化的經(jīng)營方向變革。企業(yè)更是在運營管理方面引入新工具,如使用完善的企業(yè)資源管理(ERP,EnterpriseResourcePlanning)系統(tǒng)進行計劃管理,通過互聯(lián)網(wǎng)營銷宣傳等。在數(shù)字化經(jīng)營的環(huán)境下,企業(yè)及其用戶產(chǎn)生大量多維度數(shù)據(jù),而整理分析后的數(shù)據(jù)本身又可以反映企業(yè)的經(jīng)營狀況,為其發(fā)展提供有價值的信息。上市企業(yè)通常擁有持續(xù)時間較長的財務(wù)指標數(shù)據(jù),一般使用傳統(tǒng)的財務(wù)指標分析方法對未來的盈利作出預(yù)測,而中小體量的企業(yè)普遍缺乏完善的財務(wù)管理且可分析數(shù)據(jù)較少,對其進行盈利預(yù)測的難度較大,因此目前企業(yè)盈利預(yù)測的研究主要集中在上市公司。本文進行盈利預(yù)測的主要研究對象是餐飲行業(yè)的中小型企業(yè),目前國內(nèi)并沒有面向這類企業(yè)的盈利預(yù)測研究,而這類企業(yè)由于行業(yè)特性和現(xiàn)金流、體量等原因更容易遇到經(jīng)營不善的問題。對餐飲類中小型企業(yè)經(jīng)營情況的分析與預(yù)測既可以作為數(shù)據(jù)服務(wù)提供給企業(yè)主幫助其進行管理,也可以結(jié)合其他行業(yè)如風(fēng)險投資,貸款服務(wù)對企業(yè)進行風(fēng)險評估。本文的研究數(shù)據(jù)分為兩類,其中一種是一家餐飲類ERP公司提供的2000余家餐飲企業(yè)近一年的月營收數(shù)據(jù),另一種是編寫爬蟲從線上點評網(wǎng)站——大眾點評獲取的用戶對商家的評價信息。由于月營收這類短時間序列數(shù)據(jù)并不適合用傳統(tǒng)的時間序列分析模型如ARIMA等進行分析,本文提出基于LSTM(LongShort-Term Memory)改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為盈利預(yù)測模型,使用 Maxout 激活函數(shù)替換LSTM中輸入部分原本的tanh函數(shù)生成改進后的Maxout-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)過和SVR及灰色模型的對比試驗后證明Maxout-LSTM有更高的準確度。與傳統(tǒng)盈利預(yù)測模型只使用財務(wù)指標進行分析預(yù)測不同,本文提出了基于評論特征的擴展盈利預(yù)測模型,即挖掘線上評論從而提取有價值的信息作為新增特征。除了評論信息中的基礎(chǔ)特征如各項評分外,通過主題模型、情感分析、對低可靠度用戶的評分進行修正等方法從評論數(shù)據(jù)中提取相關(guān)特征并結(jié)合Maxout-LSTM 使盈利預(yù)測模型準確度得到進一步提升。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F724.6;F713.55;TP183

【參考文獻】

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本文編號：1334686