年報文本情緒與上市公司違規(guī)行為識別-基于機器學(xué)習(xí)文本分析方法的實證研究

年報文本情緒與上市公司違規(guī)行為識別——基于機器學(xué)習(xí)文本分析方法的實證研究年報文本情緒與上市公司違規(guī)行為識別——基于機器學(xué)習(xí)文本分析方法的實證研究

摘要：

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和金融行業(yè)的快速發(fā)展，上市公司面臨越來越多的監(jiān)管和輿論壓力。了解并預(yù)測上市公司的違規(guī)行為是投資者、監(jiān)管機構(gòu)和相關(guān)利益方的共同需求。本文嘗試使用機器學(xué)習(xí)和文本分析的方法來研究年報文本情緒與上市公司違規(guī)行為之間的關(guān)系。通過構(gòu)建情緒詞典和訓(xùn)練情緒分類模型，我們能夠識別年報文本中的情緒并與上市公司違規(guī)行為進行關(guān)聯(lián)，為相關(guān)利益方提供更多有效的信息。

1.引言

上市公司違規(guī)行為對投資者和經(jīng)濟市場穩(wěn)定造成嚴重影響，因此對違規(guī)行為的及時發(fā)現(xiàn)和防范具有重要意義。傳統(tǒng)上，研究者主要通過財務(wù)指標和公司治理結(jié)構(gòu)等因素來預(yù)測違規(guī)行為。然而，這些方法常常受限于數(shù)據(jù)的可靠性和時效性等問題。近年來，隨著機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，將文本分析應(yīng)用于違規(guī)行為識別成為一個具有前景的研究領(lǐng)域。

2.相關(guān)研究

過去的研究主要關(guān)注情緒對股市價格的影響，較少關(guān)注情緒與公司違規(guī)行為之間的關(guān)系。本文借鑒了國際上對年報文本情感分析的研究方法，同時結(jié)合中國特定的上市公司違規(guī)行為特點，構(gòu)建了情感詞典，并使用機器學(xué)習(xí)算法對年報文本情緒進行分類。

3.數(shù)據(jù)和方法

本研究選取了一家中國上市公司的年報作為樣本，利用爬蟲技術(shù)獲取年報文本，并進行清洗和預(yù)處理。首先，構(gòu)建情緒詞典，包括積極詞和消極詞，以及程度副詞。然后，使用支持向量機（SVM）算法進行情緒分類模型的建立。最后，將情緒分類結(jié)果與公司違規(guī)行為進行關(guān)聯(lián)分析。

4.實證研究結(jié)果

通過對樣本年報文本的分析，我們發(fā)現(xiàn)其中情緒詞的使用頻率較高，特別是消極詞在違規(guī)公司的年報文本中出現(xiàn)更為頻繁。利用分類模型將年報文本情緒進行分類后，與違規(guī)行為進行關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)，情緒分類結(jié)果與違規(guī)行為之間存在一定的關(guān)聯(lián)性。這為我們提供了一種新的方法來預(yù)測并識別上市公司的違規(guī)行為。

5.討論與啟示

本研究通過運用機器學(xué)習(xí)和文本分析方法，將情緒分析應(yīng)用于上市公司違規(guī)行為的識別上，取得了一定的研究成果。然而，情緒分析僅僅作為一種輔助手段，其結(jié)果需要結(jié)合其他因素進行綜合分析。未來的研究可以考慮增加樣本數(shù)據(jù)、改進情緒分類模型并結(jié)合更多因素，以提高違規(guī)行為識別的準確性和可靠性。

6.結(jié)論

本研究基于機器學(xué)習(xí)文本分析方法，探究了年報文本情緒與上市公司違規(guī)行為之間的關(guān)系。通過構(gòu)建情緒詞典和訓(xùn)練情緒分類模型，我們能夠識別年報文本中的情緒并與違規(guī)行為進行關(guān)聯(lián)。實證結(jié)果表明，情緒分類結(jié)果能夠在一定程度上幫助預(yù)測上市公司的違規(guī)行為。然而，情緒分析僅為一種輔助手段，還需要結(jié)合其他因素進行綜合分析。這一研究成果為投資者、監(jiān)管機構(gòu)等相關(guān)利益方提供了一種新的違規(guī)行為識別方法本研究通過對上市公司年報文本進行情緒分析，發(fā)現(xiàn)在違規(guī)公司的年報中消極詞的使用頻率較高。利用分類模型對年報文本情緒進行分類后發(fā)現(xiàn)情緒分類結(jié)果與違規(guī)行為存在一定的關(guān)聯(lián)性。這為預(yù)測和識別上市公司的違規(guī)行為提供了一種新的方法。然而，情緒分析僅作為輔助手段，其結(jié)果需要結(jié)合其他因素進行綜合分析。未來的研究可以考慮增加樣本數(shù)據(jù)