【摘 要】
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随着近年来信息技术和经济的持续发展,推动了中国互联网行业的高速发展,互联网行业在各行业中的影响力不断提升,深刻改变了中国的经济格局。然而,互联网行业竞争也较为激烈,能够在严苛的竞争环境中准确预测企业的成长性对公司和投资者就显得十分重要。目前已有许多方法应用于企业成长性预测领域,包括线性模型、二维法、灰色理论法等,但均有各自的不足之处。因此本文选取机器学习方法,利用财务数据及文本数据,建立互联网企业
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随着近年来信息技术和经济的持续发展,推动了中国互联网行业的高速发展,互联网行业在各行业中的影响力不断提升,深刻改变了中国的经济格局。然而,互联网行业竞争也较为激烈,能够在严苛的竞争环境中准确预测企业的成长性对公司和投资者就显得十分重要。目前已有许多方法应用于企业成长性预测领域,包括线性模型、二维法、灰色理论法等,但均有各自的不足之处。因此本文选取机器学习方法,利用财务数据及文本数据,建立互联网企业成长预测模型,对公司成长性进行预测和研究,为今后市场研究提供相应的参考。本文首先对企业成长性和机器学习的相关概念及理论进行梳理,总结了企业成长评价的相关文献,并在此基础上建立了企业成长性预测的指标体系,包括财务指标及年报文本指标,从而较为全面的对企业状况进行评估。由于构建机器学习需要相应的训练数据,本文选取了2013年到2019年的互联网行业公司数据对模型进行训练,使用交叉验证对模型效果进行评估,最终选取深度神经网络DNN（Deep Neural Network）作为预测模型。接下来,本文选取三五互联作为案例企业,将其指标代入模型对其成长性进行评估,结果显示其成长性相对较低,并利用机器学习对特征指标重要性进行评估,选取重要性较高的特征,分析其在成长资源、内部成长能力和生态成长方面存在的问题,并结合公司实际业务情况剖析问题产生的原因。针对三五互联暴露出的问题,提出了相应的对策,包括提升企业创新能力、提高企业市场占有率以及增强企业产品竞争力,为企业日后发展打下良好基础。
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