中小企業(yè)在我國國民經濟中占有重要位置,長期以來由于中小企業(yè)與金融機構的信息不對稱導致難以進行違約風險評估和預警,形成企業(yè)融資難、金融機構呆壞賬多的惡性循環(huán)。盡管很多研究表明財務指標能有效評估企業(yè)信用違約風險,但中小企業(yè)財務指標可信度較低,財務造假、關聯關系復雜等諸多因素,給對中小企業(yè)進行信用違約風險評估帶來較大困難。而非財務指標由于缺乏統(tǒng)一標準,難以獲取和量化等原因導致難以進行有效運用。近幾年我國互聯網高速發(fā)展,使得企業(yè)大量相關信息互聯網化、公開化,成為重要的非財務信息來源。云計算、語義分析及大數據等現代信息技術的發(fā)展又使得互聯網信息數據的收集、整理、分析、使用成為可能。但關于互聯網信息對企業(yè)信用違約風險的實質影響研究還鮮有涉及。本文聚焦互聯網新聞信息,將其作為重要的非財務指標加入信用違約風險評估模型中進行比較分析,研究互聯網新聞信息是否有助于中小企業(yè)信用違約風險評估。本文選擇中小企業(yè)版的80家上市公司進行實證分析,具體研究了以下內容:1.對上市公司財務變量進行篩選和分析。上市公司的財務數據對于企業(yè)信用違約風險有重要影響,本文收集上市公司連續(xù)三年的年度財務報表并提取26個財務指標,通過... 

【文章來源】：華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：80 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 國內外相關研究綜述
        1.3.1 企業(yè)信用違約風險度量和評估模型的理論研究
        1.3.2 互聯網及大數據對信用違約風險評估的理論研究
        1.3.3 財務指標與非財務指標對于企業(yè)信用違約風險評估影響的研究現狀
    1.4 研究目標和內容
    1.5 論文框架
第2章 相關理論及研究設計
    2.1 信用違約風險的概念
    2.2 互聯網信息的概念
    2.3 網絡爬蟲技術
    2.4 Logistic分析
    2.5 研究設計
        2.5.1 樣本選取
        2.5.2 研究指標
        2.5.3 研究假設
    2.6 本章小結
第3章 研究指標變量分析
    3.1 財務指標分析
        3.1.1 財務指標選取
        3.1.2 財務指標的正態(tài)分布檢驗
        3.1.3 財務指標的顯著性檢驗
        3.1.4 財務指標的因子主成分分析
    3.2 互聯網新聞信息指標分析
        3.2.1 基于互聯網新聞信息的媒體影響力指標
        3.2.2 基于互聯網新聞信息的情緒指標
        3.2.3 基于互聯網新聞信息的頻次數量指標
        3.2.4 指標分析結果
    3.3 本章小結
第4章 構建中小企業(yè)信用違約風險評估模型
    4.1 構建基于Logistic回歸的企業(yè)信用違約風險評估模型
    4.2 擬合結果
    4.3 模型判別有效性分析
        4.3.1 全樣本的判別有效性
        4.3.2 分樣本模型變量及顯著性
        4.3.3 分樣本的判別有效性
    4.4 測試集檢驗
    4.5 本章小結
第5章 研究結論和應用前景
    5.1 研究結論
    5.2 應用前景及展望
參考文獻
附錄1 網絡爬蟲算法
附錄2 80家上市企業(yè)財務及互聯網新聞指標
攻讀碩士學位期間取得的研究成果
致謝
附件


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]一種基于組合語義的文本情緒分析模型[J]. 烏達巴拉,汪增福.  自動化學報. 2015(12)
[4]互聯網+時代大數據征信體系建設探討[J]. 馮文芳,李春梅.  征信. 2015(10)
[5]小微企業(yè)信用評估的數據挖掘方法綜述[J]. 高俊光,劉旭,朱辰辰.  金融理論與實踐. 2015(10)
[6]基于大數據的企業(yè)財務預警研究[J]. 宋彪,朱建明,李煦.  中央財經大學學報. 2015(06)
[7]小微企業(yè)信用評級指標體系構建研究[J]. 舒歆.  金融理論與實踐. 2015(05)
[8]管理層語調能預示公司未來業(yè)績嗎?——基于我國上市公司年度業(yè)績說明會的文本分析[J]. 謝德仁,林樂.  會計研究. 2015(02)
[9]互聯網金融對我國金融機構信用風險影響的實證研究[J]. 李明選,孟贊.  企業(yè)經濟. 2014(11)
[10]互聯網信貸、信用風險管理與征信[J]. 中國人民銀行征信中心與金融研究所聯合課題組,紀志宏,王曉明,曹凝蓉,金中夏,伍旭川,黃余送,張曉艷.  金融研究. 2014(10)



本文編號：3478165