基于新闻情感的上市公司财务造假Logistic识别模型研究

摘要

近年来，我国股市发展十分迅猛，上市公司的数量也越来越多，这给金融市场监管部门带来了压力。一些上市公司为了达到稳定股价、吸引投资等目的选择对财务数据进行造假，破坏了金融市场秩序，造成了股民的损失。财务造假因其方式多样、难以防范、查处历时长和影响范围大的特点，一直以来都是证监会关注的问题。　　目前，已有很多分析方法用于财务造假识别，如：多元线性模型、Logistic模型、随机森林、支持向量机等，但是这些方法具有一定的缺陷且识别率并不是很理想。如今，飞速发展的互联网技术推动社会步入了大数据时代，许多学者进行大数据挖掘的研究以获取相关领域的知识。新闻情感已成功用于股价预测，但至今还未有用于财务造假识别的案例研究。大数据为研究财务造假识别提供了新的思路。本文的主要工作如下：　　(1)阐述了研究背景、意义和国内外研究现状。　　(2)介绍了财务指标、财务造假和财务造假识别的概念，分析了财务造假的原因、手段和影响以及财务造假识别的方法和意义。　　(3)介绍了新闻情感分析的概念、方法和步骤。　　(4)构建了财务造假识别模型。从上市公司选取2001到2015年存在财务造假的39家公司和财务诚信度良好的39家公司作为研究样本，利用5个反映公司财务状况的指标和3个反映新闻情感的指标，分别建立了基于财务指标和新闻情感的财务造假Logistic识别模型，进一步建立了综合新闻情感与财务指标的财务造假Logistic识别模型，并对这三种模型进行了对比分析，研究发现：综合新闻情感与财务指标的财务造假Logistic识别模型的准确率更高。　　(5)针对研究结果提出了若干政策建议。

目录

1 绪论

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2.1 财务造假理论研究

1.2.2 财务造假识别模型研究

1.2.3 大数据在财务分析中的应用

1.3.1 研究方法

1.3.2 研究内容

1.4 创新之处

2 财务指标与财务造假

2.1 财务指标

2.2.1 财务造假的概念及原因

2.2.2 财务造假的手段

2.2.3 财务造假产生的影响

2.2.4 财务造假识别及其方法

2.2.5 财务造假识别的意义

3 新闻情感分析

3.1 新闻情感分析的概念

3.2 新闻情感指标的构建

4 基于新闻情感的上市公司财务造假识别

4.1 研究框架

4.2 财务数据的获取与处理

(1)确定样本

(2)数据获取

(3)显著性分析

4.3 新闻文本数据的获取与处理

(1)数据的来源与获取

(2)数据清洗

(3)新闻情感指标的构建

(4)显著性分析

4.4 基于财务指标的财务造假 Logistic 识别模型

4.5 基于新闻情感的财务造假 Logistic 识别模型

4.6 基于新闻情感和财务指标的财务造假Logistic识别模型

4.7 模型对比分析

4.8 政策建议

5 结束语

5.1 主要工作

5.2 不足之处及进一步要研究的问题

参考文献

附录1

附录2

作者简历

致谢

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