【摘 要】
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信用风险已成为了国内外许多投资人、企业、政府金融监管组织所要面对的重要风险。将量化的互联网财经新闻引入对信用风险的研究中,对挖掘企业潜在价值信息和加强企业信用风险管理都具有重要的实践和理论意义。各行业均具有其行业特色,进行文本挖掘时选择某一行业作为研究对象更为科学合理。众所周知,制造业是影响国民经济命脉的基础产业和支柱产业,因此研究上市制造业的信用风险问题具有重要的实际意义。本文以沪深主板A股上市
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信用风险已成为了国内外许多投资人、企业、政府金融监管组织所要面对的重要风险。将量化的互联网财经新闻引入对信用风险的研究中,对挖掘企业潜在价值信息和加强企业信用风险管理都具有重要的实践和理论意义。各行业均具有其行业特色,进行文本挖掘时选择某一行业作为研究对象更为科学合理。众所周知,制造业是影响国民经济命脉的基础产业和支柱产业,因此研究上市制造业的信用风险问题具有重要的实际意义。本文以沪深主板A股上市的1875家制造业企业作为研究对象,利用网络爬虫技术获取各企业2020年新浪财经新闻,采用文本挖掘技术将文本数据量化,再结合各企业2020年公开的财务指标构建Cat Boost模型。建模前先对数据集进行预处理,主要是解决数据的缺失问题。然后,为避免特征冗余,分别采用Filter过滤法、特征重要性排序法、LASSO回归等三种不同的方法进行特征筛选。其次,采用SMOTE-ENN算法进行重采样解决样本严重的不平衡问题,建立基于不同特征选择方法的Catboost模型并进行模型评估。最后,采用SHAP解释法对模型的预测结果进行解释。实证结果表明在三种不同特征选择方法下,含有量化后文本数据指标的混合指标模型预测效果都要优于纯财务指标模型。除此之外,采用特征重要性排序法进行特征选择的混合指标模型效果优于Filter过滤法特征选择方法下的模型效果和LASSO回归特征选择方法下的模型效果。
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