基于网络舆情的企业财务危机动态预警

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1、北京邮电大学学报(社会科学版)2016,06(18),31-38+73基于网络舆情的企业财务危机动态预警段珊珊朱建明中央财经大学信息学院导出/参考文献关注分享收藏打印摘要：当前我W企业面临的危机呈现复杂化与多样化的特点，财务信息披露质量问题导致基于财务指标的危机预警模型频频失准，而引入的非财务指标依赖于特定样木无法适应新危机的特性。为获取全面而客观的企业信息，提出基于自媒体中60家上市公司的相关评论，获取网民评论纵向数据流，通过情感分析处理形成网络舆情流指标，在此基础上结合财务指标，调节模型时间窗口宽度以连贯地动态反映企业财务状况，建立

2、基于网络舆情的财务危机动态预警模型。实证表明：引入网络舆情指标的财务预警动态模型可获取最佳时间窗U宽度，预测效果显著优于仅包括财务指标的静态预警模型，具有更好的适应性。关键词：网络舆情;情感分析;财务危机预警;时间窗口；作者简介：段珊珊(1993一)，女，山东烟台人，中央财经大学信息学院2015级硕士研宄生，主要研宄方向为信息经济。收稿日期：2016-08-16基金：国家F1然科学基金项FI(61272398)FinancialDistressDynamicWarningBasedonOnlinePublicOpinionDUANSha

3、n-shanZHUJian—mingSchoolofInformation,Centi^lUnixexsrtyofFinanceandEconomics;Abstract：Consideringthefactthatfinancialinformationdisclosurequalityoflistedcompanycannotbeguaranteed，andnon-financialindexesrelyonspecificsamples,afinancialwarningindexsystembasedononlinepublic

4、opinionisestablished.Tnordertoobtainfullinformationofenterprises,60listedcompaniesinself-mediaiscollectedandsentimentanalysisisappliedtoformtheonlinepublicopinionindex.Then,thefinancialdynamicwarningsystemiscreatedbyintegratingthefinancialindexandonlinepublicopinionindex

5、withthebestlengthoftimewindow.Theempiricalresultsshowthattheintroductionoffinancialdistressdynamicwarningbasedononlinepublicopinionleadstotheimprovedaccuracyinthefinancialdistressforecastanditisalsomoreadaptable.Keyword：onlinepublicopinion;sentimentanalysis;financialdist

6、resswarning;timewindow;Received：2016-08-16、引言在新经济环境下，企业面临的危险和挑战呈现出新的特征，财务危机的新样木企业随着吋间的发展不断出现。企业披露的财务报表作为获取企业经营状况异常的重要信息源，在财务危机的预警过程屮的重要性不言而喻。然而在我国资本市场尚未完善的背景下，出于逃避政策限制，达到扩容资金、操纵股价、扩大融资能力等目的，企业年报信息时常失真，财务信息披露质量问题导致预警模型预测失准m。现代企业的经营如同一个有机的生命体，在不断地进行自身的新陈代谢时，也保持与外界进行资源交换。在企

7、业生命周期的不同吋期，企业的市场环境、发展战略、人力资源特征等方面都有显著的差异。随着企业经营状况或社会经济环境发生变化，新危机爆发的原因及背景往往不同于之前，已有文献针对企业某一时间点引入的非财务指标相对片面，无法响应新经济环境下危机的新特性，这种模型必然不再能够满足新的预测需求，财务危机模型与企业现实的财务状况严重脱节。网络大数据屮蕴含的丰富社会经济信息提供y预测社会经济的补充工具，尤其自媒体中的观点自由、更加真实，这些信息等数据往往在不经意间透露了企业的经营状况，并且涵盖的范围非常广泛m。企业的经营状况信息不仅体现在其主动透露的财

8、务数据中，也隐含于被动的网络信息披露中。舆论导向往往难以受到企业的操纵，并且在演变过程中形成多阶段舆评数据流，往往能够解释企业生命周期多个阶段的运营状态更迭，是极有价值的信息源。二、研宄综述财务危机预警在过