基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别机理研究

Text information contains useful information of credit risk management. Through mining and analyzing text information, building corresponding quantitative indicators and combining with traditional quantitative information, we can achieve real-time and accurate evaluation and management of credit risk. This project will make a thorough research on the mechanism of credit risk recognition of technological SMEs based on text information. The main research contents include: firstly, we establish a system dynamics model of enterprise credit risk perception, and explore the impact of text information on perceiving credit risk of technological SMEs; secondly, we build a signaling game model based on text information for SMEs credit risk recognition, and reveal the mechanism of credit risk recognition based on text information under the condition of information asymmetry; thirdly, we use semantic Web based sentiment analysis algorithm to process text information, and apply the SVM integration model based on Choquet fuzzy integral to evaluate the credit risk of technological SMEs. The academic value of our research results is that the research field of credit risk management theory and signals game theory will be extended, and it has important theory meaning and realistic meaning to further increase the financial support for technological SMEs, promote the combination of technology and finance, and promote the independent innovation.

文本信息中包含着信用风险管理的有用信息，通过对文本信息的挖掘分析，构建相应的量化指标，并与传统的定量信息相结合，就可以实现对信用风险实时而更准确的评价与管理。本项目将对基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别机理进行深入研究。主要研究内容包括：第一，建立企业信用风险感知的系统动力学模型，探索文本信息对科技型中小企业感知信用风险的影响；第二，构建基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别信号博弈模型，揭示在信息不对称条件下，基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别机理；第三，运用基于语义规则的Web金融文本情感分析算法，对文本信息进行处理；并运用基于Choquet模糊积分的支持向量机集成模型，对科技型中小企业信用风险进行评估。本项目的研究成果将拓展信用风险管理理论和信号博弈理论的研究领域，对进一步加大对科技型中小企业的信贷支持力度、促进科技和金融结合、推进自主创新具有重要的理论意义和现实意义。

文本信息中包含着信用风险管理的有用信息，通过对文本信息的挖掘分析，构建相应的量化指标，并与传统的定量信息相结合，就可以实现对信用风险实时而更准确的评价与管理。本项目对基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别机理进行了深入研究。主要研究内容包括：1）建立企业信用风险感知的系统动力学模型，探索文本信息对科技型中小企业感知信用风险的影响；2）构建基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别信号博弈模型，揭示在信息不对称条件下，基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别机理；3）运用基于词典的方法、基于深度学习的方法等文本情感分析算法对文本信息进行处理；并运用基于Choquet模糊积分的支持向量机集成模型对科技型中小企业信用风险进行评估；4）得出相关研究结论与政策建议。.根据上述研究内容，本项目取得以下研究结果：1）基于文本信息的信用风险感知系统及其影响因素研究——以科技型中小企业为例。2）基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别信号博弈模型。3）引入年报风险信息的上市公司信用风险评估研究。4）引入新闻报道的制造业上市公司信用风险评估实证研究。5）引入股吧信息的中小板上市公司信用风险评估研究。6）基于WoE的上市公司金融文本信息价值比较分析。7）引入行业研报信息的科技板块上市公司信用风险评估研究。8）新闻文本对公司债券信用利差的影响实证研究。9）基于互动文本的投资者情绪对公司债券信用利差的影响分析。10）基于改进模糊密度-Choquet模糊积分SVM集成的企业信用评估模型。11）基于直觉模糊集的2-可加模糊测度确定方法及其在信用评价中的应用。12）基于犹豫模糊语言交互度的2-可加模糊测度确定方法及其在信用评价中的应用。.本项目研究成果的学术价值在于：形成了基于文本信息的科技型中小企业信用风险识别机理理论分析框架，构建了基于文本信息的科技型中小企业信用风险评估方法，从而拓展了信用风险管理理论和信号博弈理论的研究领域。