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基于内部控制自评报告的财务困境预测——文本风险信息视角
被引量：
3
1
作者
夏喆
沈郑佳
《财会月刊》
北大核心
2024年第22期24-29,共6页
现有的财务困境预测研究大多集中于企业年报中披露的财务信息以及社交媒体发布的文本信息,对于内部控制自评报告在财务困境预测领域的应用研究极少。本文引入内部控制自评报告中的文本风险信息进行预测,构建可以利用企业内部控制解释企...
现有的财务困境预测研究大多集中于企业年报中披露的财务信息以及社交媒体发布的文本信息,对于内部控制自评报告在财务困境预测领域的应用研究极少。本文引入内部控制自评报告中的文本风险信息进行预测,构建可以利用企业内部控制解释企业风险的文本特征指标,并利用主流机器学习方法进行建模。进一步地,基于2016~2018年我国所有上市公司样本,结合文本特征指标与常规财务指标进行分析,得出结论:内部控制自评报告中的文本风险信息能够显著提升企业财务困境的预测效果,并且文本特征指标在所有指标中呈现重要性,且其对于时间的敏感性与常规财务指标相比较低。
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关键词
财务困境预测
内部控制自评报告
文本
特征指标
机器学习
文本风险信息
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职称材料
考虑财务报告中文本风险信息的财务困境预测
被引量：
14
2
作者
孙灏
朱晓谦
李建平
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第6期1204-1215,共12页
现有的财务困境预测研究大多忽略了公司在年度财务报告中以文本形式披露的风险信息,而相比于公司披露的其他类型的文本,这些风险信息能够更加直接和前瞻地反映公司经营中的潜在重要风险。创新性地引入财务报告中的文本风险信息进行财务...
现有的财务困境预测研究大多忽略了公司在年度财务报告中以文本形式披露的风险信息,而相比于公司披露的其他类型的文本,这些风险信息能够更加直接和前瞻地反映公司经营中的潜在重要风险。创新性地引入财务报告中的文本风险信息进行财务困境预测,并构建了能够反映所披露的风险对公司产生影响的可能性的文本特征指标——风险可能性,而后采用机器学习方法构建预测模型。基于2006~2020年美国35 706个上市公司年度样本的实证研究发现:在常用的财务及市场各类定量指标的基础上,融合财务报告中的文本风险信息能够显著提升公司财务困境的预测效果;相比于其他常用文本特征指标,本研究提出的风险可能性指标在财务困境预测中表现的重要度最高;定量指标的财务困境预测能力随着预测时间窗口的提前而明显下降,而文本风险信息的预测能力不仅没有下降,还呈现出了更为显著的提升效果。本研究可以帮助市场投资者、监管机构理解如何解读公司在财务报告中披露的文本风险信息,并为实现财务困境预测中融合文本信息提供了理论指导。
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关键词
财务困境
财务报告
文本风险信息
文本
挖掘
机器学习
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职称材料
题名
基于内部控制自评报告的财务困境预测——文本风险信息视角
被引量：
3
1
作者
夏喆
沈郑佳
机构
湖北经济学院会计学院
出处
《财会月刊》
北大核心
2024年第22期24-29,共6页
文摘
现有的财务困境预测研究大多集中于企业年报中披露的财务信息以及社交媒体发布的文本信息,对于内部控制自评报告在财务困境预测领域的应用研究极少。本文引入内部控制自评报告中的文本风险信息进行预测,构建可以利用企业内部控制解释企业风险的文本特征指标,并利用主流机器学习方法进行建模。进一步地,基于2016~2018年我国所有上市公司样本,结合文本特征指标与常规财务指标进行分析,得出结论:内部控制自评报告中的文本风险信息能够显著提升企业财务困境的预测效果,并且文本特征指标在所有指标中呈现重要性,且其对于时间的敏感性与常规财务指标相比较低。
关键词
财务困境预测
内部控制自评报告
文本
特征指标
机器学习
文本风险信息
分类号
F275 [经济管理—企业管理]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
考虑财务报告中文本风险信息的财务困境预测
被引量：
14
2
作者
孙灏
朱晓谦
李建平
机构
中国科学院科技战略咨询研究院
中国科学院大学公共政策与管理学院
中国科学院大学经济与管理学院
出处
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第6期1204-1215,共12页
基金
国家自然科学基金重点项目(92046023)
国家自然科学基金面上项目(71971207)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
中国科学院大学数字经济监测预测预警与政策仿真教育部哲学社会科学实验室(培育)基金资助项目。
文摘
现有的财务困境预测研究大多忽略了公司在年度财务报告中以文本形式披露的风险信息,而相比于公司披露的其他类型的文本,这些风险信息能够更加直接和前瞻地反映公司经营中的潜在重要风险。创新性地引入财务报告中的文本风险信息进行财务困境预测,并构建了能够反映所披露的风险对公司产生影响的可能性的文本特征指标——风险可能性,而后采用机器学习方法构建预测模型。基于2006~2020年美国35 706个上市公司年度样本的实证研究发现:在常用的财务及市场各类定量指标的基础上,融合财务报告中的文本风险信息能够显著提升公司财务困境的预测效果;相比于其他常用文本特征指标,本研究提出的风险可能性指标在财务困境预测中表现的重要度最高;定量指标的财务困境预测能力随着预测时间窗口的提前而明显下降,而文本风险信息的预测能力不仅没有下降,还呈现出了更为显著的提升效果。本研究可以帮助市场投资者、监管机构理解如何解读公司在财务报告中披露的文本风险信息,并为实现财务困境预测中融合文本信息提供了理论指导。
关键词
财务困境
财务报告
文本风险信息
文本
挖掘
机器学习
Keywords
financial distress
financial reports
textual risk disclosure
text mining
machine learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F830 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于内部控制自评报告的财务困境预测——文本风险信息视角
夏喆
沈郑佳
《财会月刊》
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
考虑财务报告中文本风险信息的财务困境预测
孙灏
朱晓谦
李建平
《系统管理学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022
14
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