基于信息披露文本的上市公司财务困境预测:以中文年报管理层讨论与分析为样本的研究

本文采用文本分析方法研究了中文年报管理层讨论与分析传递的管理层语调能否提供财务困境预测的增量信息、能否提高预测的准确性以及文本内容的信息价值,主要结论为：（1）管理层语调确实为财务困境预测提供了新的信息,能提高财务困境模型的拟合程度和预测能力;（2）管理层语调是对定量财务数据的重要补充,而且这些信息并没有在市场交易价格中得到充分反映;（3）负面语调比净语调具有更高的信息价值;（4）财经文本情感或语调的分析应以基于相关来源财经文本的情感词词典为基础,而直接引入其他领域成熟词典的效果较差。     

年报文本信息复杂性与管理者自利——来自中国上市公司的证据

本文研究管理者出于自利动机的年报文本信息复杂性披露策略。研究发现,相比于业绩较好公司,业绩较差公司年报文本信息的复杂性更高,且上述关系在盈余管理空间小、管理层持股比例大、两职合一和法律风险低的公司中更为显著;进一步地,年报文本信息复杂性越高,管理者获得的超额薪酬越高;相比业绩较好公司,业绩较差公司年报文本信息复杂性的短期、长期市场反应更积极。研究表明,出于自利动机,管理者会操纵年报文本信息复杂性;文本信息复杂性操纵对数字信息操纵有替代作用,且管理层持股及公司内、外部治理均会影响文本信息复杂性操纵;通过操纵年报文本信息复杂性,管理者能够获取更高超额薪酬,并提高公司市场估值。本文首次基于中文年报文本信息大样本分析,为已有文本信息复杂性披露策略研究提供了实证证据,验证了数字信息和文本信息操纵手段间的替代效应,拓展了机会主义披露研究。本文的研究结论对于完善公司年报文本信息披露监管法规具有重要启示。     

媒体报道、上市公司年报可读性与融资约束

采用文本分析方法，深入考察了上市公司年报可读性与融资约束的关系，并考虑媒体报道这一外部信息的调节效应.研究发现，上市公司的年报可读性越低，其面临的融资约束越高；媒体报道的增多可以弱化年报可读性与融资约束的关系，且媒体报道情绪越正向，其调节作用越显著.进一步分析发现：机构投资者持股比例较高能减弱年报可读性和融资约束的关系；当年报可读性较低时，媒体报道的信息效应更为显著；只有官方媒体和地方媒体的报道数量与正向报道情绪能够显著缓解年报可读性低带来的融资约束；同时，较低的年报可读性是通过提高融资成本路径来加大公司的融资约束，且使得公司未来的融资方式呈现出内部融资增加、外部融资减少的特点.从融资约束角度拓展了关于财务报告文本信息披露质量的研究，并揭示了媒体报道如何有效改善内部信息披露不足的作用机理，为企业如何通过改善内、外部的信息环境来缓解自身的融资困境提供了理论依据.     

新课改条件下初中语文文本解读的几点思考

本论文探讨了在新课改条件下初中语文文本解读的重要性及三点思考意见.如果说我们的教法是一颗枝繁叶茂的大树,那么,文本解读就是大树的“根”,教师解读文本越深入,教法这棵大树就会越加生机勃勃,苍翠欲滴!在实际教学中,一些教师因各种原因误读文本,这就直接影响了课程改革的效果.有以下三点值得思考:一、应该加强文本之间的联系和比较,而不是孤立地解读文本；二、应该重视作品创作的背景,用心去体验作者的创作历程,而不是单一地解读主题；三、应该随着时代的变迁、读者的变化对文本产生真实的、历史的阐释,而不是政治化地解读课文,并用自己教学中的案例进行了论证.     

基于信息披露文本的上市公司信用风险预警——来自中文年报管理层讨论与分析的经验证据

本文运用文本挖掘技术,对2008-2018年1297家上市公司年报的管理层讨论与分析(MD&A)进行文本分析。从文本质量特征、文本词汇特征和文本语调特征等角度量化计算文本相似度、文本情感值、文本可读性三个维度文本披露指标,采用Logistic模型、决策树模型、支持向量机和神经网络模型四种方法构建上市公司信用风险预警模型,实证检验加入MD&A文本信息披露指标后信用风险预警模型的预测能力。实证结果表明：(1)在加入文本信息披露指标后,信用风险预警模型的预测准确度得到显著提升,多维度文本信息披露指标比单维度文本信息披露指标对信用风险预警模型预测准确度提升效果更优;(2)Logistic回归模型的预测准确度在样本数量较低时要优于决策树、支持向量机与神经网络,随着样本数量的增加,支持向量机和神经网络的预测准确度会明显提升;(3)不同特征的文本信息内容与企业是否发生信用风险均显著相关。本文的研究结论为提高信用风险预警的预测准确性提供了方法和经验证据,对于投资者与相关学者研究市场有效性提供新的研究视角。     

年报问询函与管理层业绩预告

作为政府监管理念转变的重要举措,年报问询函制度的监管效果受到政策制定者和学术界的广泛关注。本文基于业绩预告这一重要的前瞻性信息研究年报问询函的经济后果,研究的主要发现是:相比未被问询公司,被问询公司收到年报问询函后业绩预告积极性提高,预测精确度增加,且预告文本信息质量改善;当问询函越为严重、回函越为详细时,上述效果越为明显。进一步,本文分析年报问询函的作用机制,发现当法律风险较高或外部监督较强时,年报问询函的作用更为明显。本文研究结论表明,为应对年报问询函的负面影响,公司会提高业绩预告质量,以扭转市场负面预期。本文不仅丰富了年报问询函经济后果相关研究、拓展了前瞻性信息文本分析的文献,也对提高上市公司质量的监管机制具有重要启示。     

国内首个低碳交易指数推出

2008年．纽约泛欧交易所推出低碳100欧洲指数。2009年12月,标准普尔评级公司与国际金融公司（IFC）共同发布了世界首个针对新兴市场的碳效评级指数．以帮助投资者评估具有投资价值的上市公司在碳排放量上的表现．该指数涵盖全球21个新兴市场超过800家公司。目前．我国碳减排量已占全球市场的1／3左右。居全球第二,是碳交易最大的卖方市场。     

媒体报道、上市公司年报可读性与融资约束北大核心CSCDCSSCI

采用文本分析方法,深入考察了上市公司年报可读性与融资约束的关系,并考虑媒体报道这一外部信息的调节效应•研究发现,上市公司的年报可读性越低,其面临的融资约束越高;媒体报道的增多可以弱化年报可读性与融资约束的关系,且媒体报道情绪越正向,其调节作用越显著.进一步分析发现:机构投资者持股比例较高能减弱年报可读性和融资约束的关系;当年报可读性较低时,媒体报道的信息效应更为显著;只有官方媒体和地方媒体的报道数量与正向报道情绪能够显著缓解年报可读性低带来的融资约束;同时,较低的年报可读性是通过提高融资成本路径来加大公司的融资约束,且使得公司未来的融资方式呈现出内部融资增加、外部融资减少的特点.从融资约束角度拓展了关于财务报告文本信息披露质量的研究,并揭示了媒体报道如何有效改善内部信息披露不足的作用机理,为企业如何通过改善内、外部的信息环境来缓解自身的融资困境提供了理论依据.     

基于文本先验信息的贷款信用风险评估模型

本文利用现有信用风险研究所蕴含的信息，构建了一个新的贷款信用风险评估模型—PIPL。该模型先通过文本挖掘技术对现有研究进行文本信息搜集，得到关于信用风险指标的先验词频以体现指标的重要性，再通过惩罚变量选择法将先验词频量化为先验因变量，最后基于先验因变量和原始数据构建模型，并通过弹性网筛选风险指标。模拟分析显示PIPL模型能自动识别先验信息的质量，当先验信息质量高时，它赋予先验信息较高的权重，从而改进了指标选择和分类效果，当先验信息质量较低时，它能自动降低先验因变量在模型中的权重，表现出稳健的分类效果。实证分析从知网挖掘123篇文献获取文本信息，并以P2P网贷数据为例，发现PIPL模型通过先验信息提高了分类的准确性，并表现出了良好的稳健性。     

中国债券评级变动峭壁的投资信息价值研究

基于“债股联动”的视角,实证分析了中国债券市场信用评级变动峭壁（即评级变动超过１级）的股票投资信息价值．事件研究法的结果表明,中国债券信用评级上调峭壁具有明确的投资信息价值,上调峭壁出现之后的２０个交易日内累计异常收益上涨3.62％．这一发现挑战了国际文献中关于信用评级上调不具有信息价值的结论．下调峭壁的信息价值不仅表现在下调之后股票异常收益跌幅深,还表现在下调峭壁的信息价值一直持续到下调之后的９０个交易日,该结果丰富了信用评级下调信息价值的文献．此外,利用２００８年～２０１８年全部Ａ股股价周收益率进行实证分析,给出了中国股票定价存在信用评级上调峭壁因子和下调峭壁因子的证据．     

投资者重视管理者的前瞻性吗?——基于年报文本分析的经验证据

本文以上市公司2007—2018年年度财务报告中管理层讨论与分析部分为对象，研究了信息披露的前瞻性对公司现金持有价值的影响。结果发现，前瞻性信息披露水平与公司现金持有价值呈正相关关系，即投资者愿意为前瞻性更高的管理者手中持有的现金赋予更高的价值。这一结论在一系列稳健性检验中均成立。进一步，本文发现信息披露的前瞻性对现金持有价值的影响在该信息更有用或真实性更高时更显著。本文的发现有助于揭示信息披露的前瞻性对投资者决策的影响，肯定了投资者对公司文本信息披露的重视。研究结论对管理者和监管机构而言均具有一定现实意义。     

数据资产信息披露与分析师盈余预测关系研究——基于文本分析的经验证据

在大智移云时代,由于数据已成为市场竞争的关键要素,企业对数据资产的运用日益普遍。本文通过运用Word2Vec神经网络模型构建文本词典以挖掘年报中的文本信息,对企业数据资产信息披露影响分析师盈余预测进行了实证研究,发现：1)个股年度报告中的数据资产信息披露频率越高,预测该个股次年每股收益(EPS)的分析师报告越多,且对每股收益的预测偏误越低,说明分析师对数据资产信息有所关注,且数据资产信息披露能够显著改善分析师预测的准确度;2)数据资产信息披露能够通过提供前瞻性信息和改善个股信息透明度来提高分析师预测的准确度;3)个股年度报告的可读性较高,或者市场处于牛市状态时,数据资产信息披露频率的增加,更能够提高分析师预测的准确度。研究结论对完善企业信息披露行为、促进分析师更好地发挥信息中介作用具有重要意义。     

借款陈述文字中的违约信号——基于P2P网络借贷的实证研究

P2P借贷让借款人可以通过借款陈述文本去获得投资者的信任,所以借款陈述又成为投资者识别借款人违约风险的重要信息来源。但是如何解读复杂的、不规则的、包含各种信息的借款陈述面临较大挑战。针对违约风险的两个来源：还款能力和还款意愿,以及它们的潜在因素,从P2P借贷平台‘人人贷’借款项目中的借款陈述文本中,通过人工识别提取了文字特征信息、反映还款能力和还款意愿的信息以及对资金需求的情感特征信息,并检验这些信息对识别借款人违约风险的显著性。研究发现借款陈述文本的字数越多、存在重复语句,违约风险越大;借款陈述文本中存在还款能力信息,或者同时存在表示还款意愿的保证性语言以及对自己信用状态补充说明的信息,则违约风险越小;借款人在情感上表现出对资金需求的急切性越高,违约风险越大。研究结论为将来运用程序实现智能文本算法识别借款陈述文本中的违约信息提供了研究方向。     

语调、情绪及市场影响: 基于金融情绪词典

金融文本的语调与情绪含有上市公司管理层以及个体投资者表达的情感信息，并对股票市场产生影响． 通过词典重组和深度学习算法构建了适用于正式文本与非正式文本的金融领域中文情绪词典，并基于词典构建了上市公司的年报语调和社交媒体情绪指标． 构建的年报语调指标和社交媒体情绪指标能有效地预测上市公司股票的收益率、成交量、波动率和非预期盈余等市场因素，并优于基于其他广泛使用情绪词典构建的指标． 此外，年报语调指标和社交媒体情绪指标对上市公司的股价崩盘风险具有显著的预测作用． 为文本大数据在金融市场的应用提供了分析工具，也为大数据时代的金融市场预测和监管等活动提供了决策支持．     

融资融券与机构投资者交易占比

我国股市中机构投资者的交易占比远低于世界其他主要证券市场．本文通过分析2009年～2015年期间沪、深两市个股的高频交易数据，考察了融资融券交易机制对机构投资者交易参与度的影响．结果显示，标的股票在加入融资融券交易后，其机构投资者的交易占比显著上升．进一步的分析发现，融资融券交易能有效缓解企业的信息不对称并加强外部治理；而由于机构投资者比散户更为关注这两个方面，因而融资融券的实施有助于提高标的股的机构交易占比．随后区分了融资交易和融券交易并发现，融券卖空交易是更为主要的影响因素．最后，本文还发现机构交易占比的上升对降低股价协同性和崩盘风险有积极作用．     

廉价交谈还是言之有据?——分析师报告文本的信息含量研究

本文通过机器学习对2009～2015年的分析师报告进行了文本分析,以检验分析师报告的文字内容是否传递增量信息。结果表明,在控制了定量信息的影响之后,分析师报告中前瞻性语句的情感与报告发布后的累积超额收益显著正相关,说明前瞻性语句向市场传递了增量信息;这一关系在企业信息透明度较低、分析师报告质量较高以及投资者信息处理能力较强时更加显著,说明文字信息发挥市场影响力需要一定的作用条件。同时,当文字信息与定量信息能够相互佐证时,市场对分析师报告中各类信息的反应会显著强化。在进一步研究中,本文发现前瞻性语句成功预测了企业未来的基本面变化,说明分析师报告中的文字并非"廉价交谈"而是"言之有据"。最后,本文还探讨了影响前瞻性语句含量的因素。本文的结论有助于打开分析师工作的"黑箱",揭示了分析师在改善我国资本市场效率、引导价值投资等方面所发挥的作用。     

风投背景与公司创新信息：说得好还是做得好

基于A股上市公司披露的创新活动相关文本信息,研究了风险投资机构的参与如何影响公司创新信息披露语调的积极程度.研究发现：有风险投资背景的公司年报中关于创新信息披露语调的积极程度高于没有风险投资背景的公司,并且该种积极程度与研发投入呈显著负相关,说得好的公司做得并不好;在信息披露透明度低的公司中这种不一致表现更为显著;国有股权可以约束风险投资机构影响创新信息披露语调积极程度的行为,有助于督促公司“言行一致”;从公司治理角度而言,有效发挥董事会机制,扩大规模,提高独立性,同样可以约束风险投资机构影响创新信息披露语调积极程度的行为,避免存在“口是心非”的嫌疑.     

文本数据驱动的碳交易价格区间二层分解预测方法

新闻文本数据所包含的情感信息影响着管理者与投资者的决策过程,因而可为碳价预测提供额外信息。本文提出了一种文本数据驱动的碳价区间二层分解预测模型,首先爬取碳排放网上相关新闻文本并计算其情感得分,接着对碳价区间与情感数据进行EMD-WTS二层分解,并基于SE算法将分解结果重构为对应时序的高、低频及趋势项,最后运用LSTM网络对所得序列开展预测,叠加集成后得到最终预测结果。实证实验及对比实验发现,上述模型在有效利用多源信息的同时充分挖掘了碳价区间复杂波动时序中的细节特征,预测效果更为显著。     

管理层讨论与分析的语调操纵及其债券市场反应

本文研究了管理层讨论与分析(MD&A)语调的操纵行为及其债券市场反应。研究发现,MD&A异常积极语调与预警Z值负相关,债务重组正相关,这表明MD&A异常积极语调暗示了企业较高的未来风险,这与语调的信息增量解释相悖,因此MD&A异常积极语调更可能是操纵的结果。进一步研究发现,MD&A异常积极语调越大,债券信用评级越高,且该正向关系在与评级机构利益冲突大、信息透明度低的公司子样本中更显著;此外,债券投资者能够识别语调操纵行为,但随着债券市场公众投资者的参与,MD&A异常积极语调与债券信用利差之间呈现出一定的负向关系,且这种负向关系在信息透明度低的企业组中更加显著。本文较早使用中国资本市场数据度量了MD&A异常积极语调,且证实这种异常语调是管理层操纵的结果,并探讨了MD&A语调操纵对于债券市场信息效率的影响,相关结论对于完善MD&A文本信息披露监管法规、提高评级机构独立性以及提升债券市场信息效率具有重要启示。     

分析师社交圈、利益冲突与研究报告文本信息

通过创新性地量化分析师研究报告中的文本信息含量和分析师身处的金融社交圈,研究分析师在“圈子”里所面临的利益漩涡对其研报信息含量的影响.发现：分析师凭借所经营的社交圈在提高其研究报告文本信息以获取市场信任的同时,也通过更乐观的荐股评级达到职业发展的目的,且分析师会在“博取市场信任”与“职业生涯发展”之间进行动态权衡.权衡的结果是,在职业生涯发展目的实现的基础上,深度社交圈为其提供了更多的信息来源,反映为更高的研究报告信息含量以进一步博取市场信任,且其在社交圈中的议价能力亦随之提高.上述结论为评价分析师研究报告信息含量提供了新的视角,同时为社交圈对分析师行为影响的研究提供了新的证据与补充.