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標題: 盧陽正等人(2006),「新聞資料探勘在預測財務危機上之應用」,碩士論文,銘傳大學財務金融研究所。
出版日期: 2013/12/01
摘要: 由近幾年來爆發的財務危機公司中,發現簽證會計師無法有效查核出財務報表不實之情事,鑒於新聞語料具備即時性,較能充分反應企業經營現況。因此「新聞資料探勘在預測財務危機上之應用」此研究擬以新聞語料(News Corpus)作為一個新的方向來建構財務危機預警模型,嘗試自新聞語料中發掘危機訊號,提供投資大眾一個新方向。
此研究利用文件分類法(Document Classification)將危機訊號與非危機訊號進行區隔;並援用熵理論(entropy theory)消除公司類別對斷詞的影響力。進一步將新聞文件自動化分類觀念應用到財務危機預警上。
實證結果顯示,以上述文件分類方式對於辨識財務危機訊號可達80.28%的整體分類正確率。顯示新聞語料確可作為預測財務危機發生的參考指標。
然而,新聞資料無法涵蓋所有上市櫃公司之資訊。使本研究於資料蒐集期間遭遇新聞則數與廣度不足的窘境,建議後續研究者可持續豐富資料來源,以增強危機訊號辨識的準確性。
編號: 8
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