基于MD&A多文本特征的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究

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【摘 要】 以2017—2020年滬深主板A股非金融上市公司為樣本，提取其年報(bào)MD&A章節(jié)中反映不同文本特征的多個(gè)文本指標(biāo)，并引入上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法對模型的預(yù)測能力進(jìn)行實(shí)證。結(jié)果表明，在常規(guī)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型中引入MD&A多文本特征可提升模型預(yù)測的AUC值。（剩余10544字）