考虑Web金融信息的上市企业财务危机预测模型研究

以往财务危机预测研究主要基于财务指标,而随着研究的深入,财务指标本身的局限性也日益凸显,如财务报表的滞后性及财务数据易于被操纵等,这影响了财务危机预测模型的性能。鉴于此,通过情感倾向值的计算,将Web金融信息文本有效地数值化,并将其作为预测指标变量用于财务危机预测,使用LIBSVM分别构建纯财务指标预测模型和引入Web金融信息指标变量后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了比较分析。混合指标预测模型在预测的有效性、稳定性和超前性上均好于纯财务指标预测模型。