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

摘要：

隨著信息技術的發(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。了解并預測上市公司的違規(guī)行為是投資者、監(jiān)管機構和相關利益方的共同需求。本文嘗試使用機器學習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)行為之間的關系。通過構建情緒詞典和訓練情緒分類模型，我們能夠識別年報文本中的情緒并與上市公司違規(guī)行為進行關聯，為相關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)現和防范具有重要意義。傳統上，研究者主要通過財務指標和公司治理結構等因素來預測違規(guī)行為。然而，這些方法常常受限于數據的可靠性和時效性等問題。近年來，隨著機器學習和自然語言處理技術的發(fā)展，將文本分析應用于違規(guī)行為識別成為一個具有前景的研究領域。

2.相關研究

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

3.數據和方法

本研究選取了一家中國上市公司的年報作為樣本，利用爬蟲技術獲取年報文本，并進行清洗和預處理。首先，構建情緒詞典，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，將情緒分類結果與公司違規(guī)行為進行關聯分析。

4.實證研究結果

通過對樣本年報文本的分析，我們發(fā)現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)行為進行關聯分析發(fā)現，情緒分類結果與違規(guī)行為之間存在一定的關聯性。這為我們提供了一種新的方法來預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習和文本分析方法，將情緒分析應用于上市公司違規(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，其結果需要結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據、改進情緒分類模型并結合更多因素，以提高違規(guī)行為識別的準確性和可靠性。

6.結論

本研究基于機器學習文本分析方法，探究了年報文本情緒與上市公司違規(guī)行為之間的關系。通過構建情緒詞典和訓練情緒分類模型，我們能夠識別年報文本中的情緒并與違規(guī)行為進行關聯。實證結果表明，情緒分類結果能夠在一定程度上幫助預測上市公司的違規(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)管機構等相關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)現情緒分類結果與違規(guī)行為存在一定的關聯性。這為預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，其結果需要結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據