基于MD&A文本分析的上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警研究

成都大學(xué)商學(xué)院 徐 凱 李東陽 江 宇

一、引言

近年來，隨著數(shù)字化浪潮的到來和國家“十四五”規(guī)劃關(guān)于加快數(shù)字化發(fā)展要求的提出，數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新生產(chǎn)要素，廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域。數(shù)據(jù)處理技術(shù)也日趨成熟，該技術(shù)表現(xiàn)為對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行識別、挖掘和整合等，進(jìn)而將處理后的數(shù)據(jù)在相關(guān)領(lǐng)域高效運(yùn)用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的文本信息挖掘是將文本信息進(jìn)行提取并量化，不僅包括數(shù)值型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且聚焦非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并從中挖掘相關(guān)增量信息，為后續(xù)分析決策起到支撐作用。

當(dāng)前，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到國際經(jīng)濟(jì)形勢與新冠疫情的沖擊，企業(yè)發(fā)展的腳步隨之放緩，部分企業(yè)經(jīng)不起市場的考驗而面臨財務(wù)危機(jī)。不斷涌現(xiàn)的危機(jī)案例對企業(yè)的投資方、債權(quán)人、民眾以及政府帶來了利益損失。企業(yè)財務(wù)危機(jī)是由于企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營管理、戰(zhàn)略制定及外部經(jīng)營環(huán)境、經(jīng)濟(jì)效率等因素達(dá)不到預(yù)期所造成?？梢?，企業(yè)的衰退并不是突發(fā)，而是伴隨著各項財務(wù)指標(biāo)的變動產(chǎn)生，以往研究僅使用財務(wù)指標(biāo)分析企業(yè)財務(wù)危機(jī)無法及時全面反映企業(yè)的經(jīng)營管理狀況。管理層作為企業(yè)內(nèi)部人具有信息優(yōu)勢，他們將企業(yè)的財務(wù)狀況以及未來發(fā)展規(guī)劃進(jìn)行匯總，最終通過對外報告的MD&A傳達(dá)給信息使用者。近年學(xué)者運(yùn)用文本分析法對MD&A內(nèi)容進(jìn)行研究，認(rèn)為MD&A中含有增量信息，這些增量信息能提高財務(wù)困境模型的預(yù)測能力，通過語調(diào)與內(nèi)容分析發(fā)現(xiàn)MD&A對企業(yè)未來業(yè)績、創(chuàng)新投資、長期投資顯著相關(guān)。挖掘MD&A文本中的增量信息，分析企業(yè)經(jīng)營活動，進(jìn)而提供決策支持，是財務(wù)管理領(lǐng)域的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題之一。

在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，本文以2016—2020年A股上市公司為樣本，通過Logistic模型實證檢驗MD&A中管理層正負(fù)面語調(diào)和文本信息可讀性能否預(yù)測企業(yè)財務(wù)危機(jī)，以及對財務(wù)危機(jī)預(yù)警的準(zhǔn)確率。研究發(fā)現(xiàn)MD&A中的文本積極信息和文本信息可讀性與企業(yè)財務(wù)危機(jī)呈負(fù)相關(guān)；考慮文本信息指標(biāo)的預(yù)警模型準(zhǔn)確率更高。異質(zhì)性分析表明，無論信息披露透明度高低，文本信息指標(biāo)都具有財務(wù)危機(jī)預(yù)警作用，但對信息披露透明度較低的企業(yè)，預(yù)警效果更好。

本文的主要貢獻(xiàn)：第一，豐富了財務(wù)危機(jī)預(yù)警的指標(biāo)選擇維度，從文本信息中獲取增量信息并量化后可得以運(yùn)用；第二，補(bǔ)充文本信息可讀性指標(biāo)的度量方式，從平均每句文本的字?jǐn)?shù)進(jìn)行探究；第三，驗證了將文本信息指標(biāo)引入財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型可以提高模型預(yù)警準(zhǔn)確率的觀點(diǎn)。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）MD&A文本積極信息與企業(yè)財務(wù)危機(jī)

管理層討論與分析（MD&A）包括數(shù)據(jù)信息和文本信息，是管理層對當(dāng)期運(yùn)營狀況的評價分析和未來發(fā)展趨勢的前瞻性評估，其中文本信息在篇幅上大大超過數(shù)據(jù)信息，所承載增量信息豐富。William et al.發(fā)現(xiàn)MD&A的披露信息語調(diào)具有財務(wù)危機(jī)預(yù)測能力，MD&A的披露信息表現(xiàn)為正面信息、負(fù)面信息和中立信息，管理層將公司經(jīng)營及財務(wù)狀況的信息通過積極或消極的語調(diào)向外界公布。正面信息體現(xiàn)出管理層對公司當(dāng)前經(jīng)營狀況滿意并且相信有更好發(fā)展前景，出于對自身披露聲譽(yù)的維護(hù)，管理層在報告中會充分描述企業(yè)的未來發(fā)展規(guī)劃以及對未來業(yè)績的預(yù)期。企業(yè)未來業(yè)績向好時，管理層出于印象管理在報告中語調(diào)積極正面，此時的管理層語調(diào)因增量貢獻(xiàn)對企業(yè)未來業(yè)績有預(yù)測作用。相反，對負(fù)面詞匯的使用管理層通常態(tài)度謹(jǐn)慎，如果MD&A中出現(xiàn)較多消極信息，意味著企業(yè)已經(jīng)存在經(jīng)營困境，負(fù)面語調(diào)具有更高信息價值。當(dāng)管理層對公司發(fā)展現(xiàn)狀不滿意或?qū)ξ磥砬熬皼]有足夠信心時會采用較以往更多的消極詞匯。據(jù)此，提出假設(shè)1。

H1：MD&A文本信息中的積極（消極）信息與企業(yè)財務(wù)危機(jī)呈負(fù)（正）相關(guān)關(guān)系。

（二）MD&A文本信息可讀性與企業(yè)財務(wù)危機(jī)

文本可讀性是文本信息可以被報告使用者所理解的程度，信息使用者通過閱讀文本信息理解其中內(nèi)容，可讀性越高越便于理解，進(jìn)而影響讀者的行為和決策。在考慮信息使用者的理解能力后，管理層提供與該能力契合的信息，此時通過MD&A傳達(dá)的內(nèi)容才流暢高效。當(dāng)企業(yè)業(yè)績健康時，管理層傾向使用簡潔易懂的文字信息，縮短信息使用者對企業(yè)的了解過程，并傳遞出自身經(jīng)營良好與未來趨勢向好的信號，從而使信息使用者了解到公司未來發(fā)展不俗。清晰的表述使管理層向市場傳遞價值相關(guān)信息更有效，投資者更能獲益，同時未加入干擾信息的MD&A文本反映了企業(yè)業(yè)績向好。而復(fù)雜的文本信息因為冗余披露往往增加了信息使用者對信息的解讀成本，使信息使用者無法清晰認(rèn)識企業(yè)的真實業(yè)績與發(fā)展前景。業(yè)績較差的企業(yè)出于更強(qiáng)的機(jī)會主義動機(jī)可能對文本信息進(jìn)行操縱，使信息使用者對年報信息理解難度與閱讀成本增大，因此年報和MD&A可讀性越差的企業(yè)往往在業(yè)績上不盡如人意。據(jù)此，提出假設(shè)2。

H2：MD&A文本信息可讀性越弱，企業(yè)財務(wù)危機(jī)越可能發(fā)生。

（三）信息披露透明度與企業(yè)財務(wù)危機(jī)

信息披露制度是資本市場穩(wěn)固的基本安排，企業(yè)的信息披露狀況很大程度上決定著企業(yè)信息傳遞的效率與效果。根據(jù)信息不對稱理論，企業(yè)信息披露透明度越高，信息使用者越能通過信息對企業(yè)的真實經(jīng)營狀況展開全面了解，從而越關(guān)注報表中會計信息傳達(dá)的意思。較高的企業(yè)透明度表明企業(yè)內(nèi)外部信息不對稱程度低，信息傳遞能增強(qiáng)利益相關(guān)者的監(jiān)督從而提高企業(yè)價值。相反，信息披露透明度越低，僅依賴會計信息，越不足以判斷企業(yè)的經(jīng)營財務(wù)狀況。此時，MD&A報告補(bǔ)充會計信息并增加信息供給，通過MD&A文本信息預(yù)測財務(wù)危機(jī)效果將增強(qiáng)。據(jù)此，提出假設(shè)3。

H3：相比信息披露透明度較高的企業(yè)，信息透明度較低的企業(yè)MD&A文本信息與財務(wù)危機(jī)關(guān)系更顯著。

三、研究設(shè)計

（一）研究樣本

財務(wù)危機(jī)樣本的選取參照國內(nèi)研究的一般做法，本文將滬深兩市2016—2020年被首次特別處理的上市公司作為財務(wù)危機(jī)企業(yè)樣本，包括直接被ST和*ST的上市公司。由于財務(wù)危機(jī)發(fā)生于第t年，則t-1年的年報公布與第t年財務(wù)危機(jī)時間相近，使用ST或*ST前一年數(shù)據(jù)的模型預(yù)測能力將被放大，因此以上市公司t-2和t-3年的數(shù)據(jù)構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型。篩選被ST和*ST的上市公司時，剔除金融保險類上市公司、上市時間不足3年的上市公司、跨市場在B股、H股上市公司以及其他指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失的上市公司。根據(jù)財務(wù)危機(jī)企業(yè)與健康企業(yè)的1 1配比原則，按照同行業(yè)上市年度相近的同比配比方式，最終納入回歸分析的觀測樣本為570家上市公司，其中存在財務(wù)危機(jī)公司共285家。本文從CSMAR數(shù)據(jù)庫篩選樣本公司，結(jié)合RESSET數(shù)據(jù)庫與CNRDS數(shù)據(jù)庫中搜集的數(shù)據(jù)指標(biāo)構(gòu)建預(yù)警體系，數(shù)據(jù)處理采用SPSS 23.0。

（二）變量定義

1.被解釋變量

根據(jù)以往學(xué)者對企業(yè)財務(wù)危機(jī)的定義以及普遍采用的計量方式，將上市公司首次被ST或*ST視為存在財務(wù)危機(jī)并劃分為二分類變量，如被ST或*ST，代表存在財務(wù)危機(jī)，取1；如未被ST或*ST，代表財務(wù)健康，取0。

2.解釋變量

TONE表示管理層的凈積極語調(diào)，包括MD&A中的積極信息和消極信息。根據(jù)年報公布的“管理層討論與分析”字段，借鑒Loughran et al.會計金融文本分析，將涵蓋英文正負(fù)面詞匯的LM詞典譯為中文，結(jié)合中文語境進(jìn)行補(bǔ)充和完善成中文詞典，按照積極信息和消極信息的詞頻技術(shù)處理成最終語調(diào)指標(biāo)。會計金融類正面詞匯包括積極、增長、進(jìn)步等，負(fù)面詞匯有損失、減值、相反等。按照字典法，參照已有研究的做法，本文運(yùn)用的MD&A文本語調(diào)指標(biāo)計算公式如下：

其中，POSTMDA是指上市公司MD&A文本信息中的正面詞匯對應(yīng)詞頻，NEGMDA是指上市公司MD&A文本信息中的負(fù)面詞匯對應(yīng)詞頻。計算得出的管理層凈積極語調(diào)，范圍區(qū)間為[-1，1]，當(dāng)TONE越接近1時，MD&A中的文本信息越正面；反之TONE越接近-1時，MD&A中的文本信息越負(fù)面。

解釋變量READ表示MD&A中文本信息可讀性。學(xué)者研究通常采用Fog指數(shù)、Flesch指數(shù)和文件大小衡量，由于英文文本的特殊性部分指數(shù)僅針對英文文本，對國內(nèi)企業(yè)文本信息分析適用性不強(qiáng)，因此本文借鑒Guay et al.，以文本長度作為衡量基礎(chǔ)，剔除MD&A中的表格數(shù)據(jù)信息，以MD&A文本信息中每句文本中平均文字?jǐn)?shù)量計量文本可讀性，計算公式如下：

其中，CHARACTERS是文本信息中的字?jǐn)?shù)，SENTENCES是文本信息中的句子數(shù)量。READ反映每句文本中的平均字量，當(dāng)READ越大時，文本可讀性越弱；反之READ越小時，文本可讀性越強(qiáng)。

3.其余變量

根據(jù)曾慶生等的做法，本文以跟蹤該公司的分析師或團(tuán)隊數(shù)確定企業(yè)信息披露透明度，將大于中位數(shù)的樣本定義為透明度高組，其余為透明度低組。除了MD&A中包含的文本信息外，上市公司的內(nèi)外部特質(zhì)也會對財務(wù)危機(jī)產(chǎn)生影響，綜合考慮財務(wù)與非財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建預(yù)警模型具有全面性。本文選擇目標(biāo)企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)、市場指標(biāo)和公司治理指標(biāo)作為控制變量。

具體變量定義如表1。

表1 變量定義

（三）模型設(shè)計

Logistic模型對研究變量的分布和協(xié)方差沒有特殊要求，并且通過模型對比發(fā)現(xiàn)Logistic模型更適合分析財務(wù)危機(jī)的實際情況，本文采用Logistic模型進(jìn)行上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警分析，公式如下：

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計

本文首先使用Winsorize進(jìn)行前后各1%的縮尾處理，然后檢驗財務(wù)健康企業(yè)與財務(wù)危機(jī)企業(yè)的文本信息指標(biāo)差異。由表2可知，經(jīng)Kolmogorov-Smirnov（K-S）檢驗，兩期的管理層凈積極語調(diào)不符合正態(tài)分布，采用Mann-Whitoey U檢驗，文本信息可讀性符合正態(tài)分布采用T檢驗。

表2 單樣本K-S檢驗

從描述性統(tǒng)計表3可知，檢驗后的管理層凈積極語調(diào)與文本信息可讀性兩期均在1%水平顯著，說明財務(wù)危機(jī)企業(yè)與財務(wù)健康企業(yè)的管理層凈積極語調(diào)和文本信息可讀性有顯著差異，當(dāng)企業(yè)陷入經(jīng)營困境時MD&A表現(xiàn)的積極信息與可讀性會減少。對比財務(wù)健康企業(yè)的語調(diào)與文本可讀性發(fā)現(xiàn)其明顯優(yōu)于財務(wù)危機(jī)企業(yè)，可能財務(wù)危機(jī)企業(yè)在經(jīng)營惡化時會進(jìn)行冗余披露，以達(dá)到模糊企業(yè)經(jīng)營狀況之目的。第t-2期財務(wù)危機(jī)企業(yè)的管理層凈積極語調(diào)均值0.287明顯低于第t-3期的0.342，說明企業(yè)即將陷入財務(wù)危機(jī)時，管理層根據(jù)信息優(yōu)勢已有所察覺，通過向社會公眾公布的MD&A文本，傳達(dá)企業(yè)可能面臨財務(wù)困境的信號。在財務(wù)危機(jī)企業(yè)中，第t-2期的文本可讀性均值65.114高于第t-3期65.029，表明財務(wù)困境臨近時，管理層會傾向掩蓋不利消息而促使MD&A文本信息可讀性降低。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計

（二）共線性檢驗

Logistic模型對自變量的共線性較敏感，本文結(jié)合方差膨脹因子（VIF）、容差和條件指數(shù)診斷變量間的共線性問題。根據(jù)診斷，在第t-3期和第t-2期的總資產(chǎn)凈利率（ROA）與總資產(chǎn)EVA率（EVATR）顯著相關(guān)并且方差膨脹因子大于5，可以認(rèn)為二者存在高度相關(guān)。為消除多重共線性，本文將總資產(chǎn)凈利率（ROA）剔除。其余指標(biāo)的方差膨脹因子、容差以及條件指數(shù)均不符合共線性的條件，模型通過共線性檢驗。

（三）Logitstic回歸分析

本文對第t-3期和第t-2期數(shù)據(jù)采用Logistic二元回歸，將所有變量代入回歸方程。通過第t-3期和t-2期的Hosmer and Lemeshow（H-L）模型擬合優(yōu)度檢驗，相伴概率p值分別為0.290和0.636，均大于0.05，表明模型擬合度良好。

表4回歸結(jié)果顯示，第t-3期的大部分控制變量與企業(yè)財務(wù)危機(jī)具有顯著相關(guān)性，表明基準(zhǔn)模型預(yù)測效果良好。管理層凈積極語調(diào)（TONE）與企業(yè)財務(wù)危機(jī)在1%水平顯著，說明MD&A文本信息中的積極信息可以預(yù)測企業(yè)財務(wù)危機(jī)發(fā)生的概率，凈積極語調(diào)的系數(shù)為負(fù)說明企業(yè)的MD&A語調(diào)越積極企業(yè)財務(wù)危機(jī)的可能性越低，H1得到驗證。文本信息可讀性（READ）在5%水平顯著且系數(shù)為正，企業(yè)文本信息可讀性越低越可能發(fā)生財務(wù)危機(jī)，H2得到驗證。

表4 第t-3期和第t-2期Logistic回歸

通過對第t-2期的變量進(jìn)行邏輯回歸，發(fā)現(xiàn)凈積極語調(diào)和文本信息可讀性系數(shù)在1%水平顯著。這表明在第t-2期，MD&A中的積極信息以及文本可讀性都顯著影響企業(yè)財務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能性，與第t-3期相比本期的凈積極語調(diào)對企業(yè)陷入財務(wù)困境有更負(fù)向的影響，說明隨著財務(wù)困境的臨近，內(nèi)部人已經(jīng)察覺企業(yè)存在經(jīng)營財務(wù)問題從而管理層討論與分析的語調(diào)逐漸轉(zhuǎn)向消極。同時MD&A文本信息可讀性呈現(xiàn)正向顯著影響，這表明文本信息中的平均每句字量越高，文本可讀性越低進(jìn)而與企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機(jī)正相關(guān)。在臨近財務(wù)困境時，管理層可能對文本信息進(jìn)行操縱，運(yùn)用復(fù)雜文字表述模糊企業(yè)現(xiàn)有經(jīng)營狀況，使投資者更難獲得和理解準(zhǔn)確信息，加大投資者的信息處理成本。

對上述兩個模型的預(yù)警準(zhǔn)確性進(jìn)行判斷如表5。橫向?qū)Ρ鹊趖-3期和第t-2期，引入變量TONE和READ的模型總體正確率明顯高于未含這兩個變量的模型，第t-3期含有文本信息變量的模型預(yù)測準(zhǔn)確性比未含文本信息模型的預(yù)測準(zhǔn)確性提高0.8%，第t-2期加入文本信息變量模型比無文本信息變量模型準(zhǔn)確度高1.4%，這表明運(yùn)用MD&A中含有的增量信息預(yù)測企業(yè)財務(wù)危機(jī)比傳統(tǒng)模型更具有效性?？v向?qū)Ρ葍善诳梢园l(fā)現(xiàn)第t-2期的財務(wù)預(yù)警正確率高于第t-3期，原因是越臨近企業(yè)財務(wù)危機(jī)發(fā)生時期，企業(yè)在財務(wù)、市場、治理以及管理層討論與分析文本信息中反映的預(yù)警信號越多，從而越容易預(yù)測企業(yè)可能將面臨經(jīng)營與財務(wù)困境。

表5 財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型正確率

（四）信息披露透明度與財務(wù)危機(jī)

表6列示了信息披露透明度（AF）的分組回歸結(jié)果，實證研究表明，在第t-3期，透明度低組在凈積極語調(diào)與文本信息可讀性上較透明度高組更顯著，說明在透明度低的企業(yè)采用凈積極語調(diào)和文本信息可讀性對財務(wù)危機(jī)預(yù)測效果更好，H3得到驗證。第t-2期兩組的管理層凈積極語調(diào)都在1%水平負(fù)向顯著，說明企業(yè)信息披露透明度在管理層凈積極語調(diào)與財務(wù)危機(jī)關(guān)系中起到負(fù)向調(diào)節(jié)作用。兩期中，管理層語調(diào)和文本信息可讀性在信息披露透明度高低兩組中都具有顯著性，第t-3期中兩個指標(biāo)對信息透明度低企業(yè)有更強(qiáng)的預(yù)警作用，第t-2期中僅管理層語調(diào)對透明度低的企業(yè)有更強(qiáng)預(yù)警作用。也就是說，分析師作為市場信息中介，加強(qiáng)了企業(yè)的信息透明度，此時，企業(yè)管理層對MD&A文本信息的操縱行為有所減少。

表6 信息披露透明度Logistic回歸

（五）穩(wěn)健性檢驗

1.替換解釋變量

為使結(jié)論穩(wěn)健，對解釋變量進(jìn)行重新定義?？紤]到管理層在編制年報時有操縱語調(diào)的傾向，對自身表現(xiàn)良好的領(lǐng)域使用更多正面詞匯，夸大描述即出現(xiàn)“語言膨脹”。根據(jù)陳藝云提出的負(fù)面詞匯的占比更能反映企業(yè)面臨的經(jīng)營財務(wù)困境，將文本語調(diào)重新定義為MD&A負(fù)面詞匯與文本正負(fù)面詞匯總和之比（TONE_A）。為避免不同行業(yè)在MD&A的文本長度不同而產(chǎn)生誤差，借鑒徐巍等對文本信息可讀性計量的做法，采用MD&A每個分句的平均字?jǐn)?shù)減去行業(yè)平均值（READ_A）計量。檢驗結(jié)果如表7，負(fù)面語調(diào)TONE_A對企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機(jī)有正向影響，TONE_A和READ_A仍然顯著，表明本文結(jié)論穩(wěn)健。

表7 替換解釋變量的穩(wěn)健性檢驗

2.替換控制變量

前文為排除共線性將總資產(chǎn)凈利率剔除，由于總資產(chǎn)凈利率反映企業(yè)的盈利狀況，總資產(chǎn)EVA率考慮為企業(yè)帶來盈利的資金成本，二者在經(jīng)濟(jì)含義上存在差異。為驗證結(jié)論穩(wěn)健，本文將ROA替換EVATR后代入模型檢驗。根據(jù)表8檢驗結(jié)果，TONE和READ在兩期中仍顯著，前文結(jié)論保持不變。

表8 替換控制變量的穩(wěn)健性檢驗

五、結(jié)論、啟示與展望

實證研究結(jié)果表明：第一，財務(wù)危機(jī)企業(yè)的MD&A中的積極信息低于財務(wù)健康企業(yè)，文本信息可讀性也較財務(wù)健康企業(yè)低。第二，MD&A中包含的積極信息越多，企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機(jī)的可能性越低；MD&A中的文本信息可讀性越弱，企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機(jī)的可能性越高。第三，考慮文本信息的模型預(yù)測準(zhǔn)確性高于無文本信息的模型，說明文本信息具有很好的預(yù)測作用，能幫助投資者及早識別企業(yè)風(fēng)險，利于做出正確決策。第四，無論信息披露透明度高低，文本信息指標(biāo)都具有財務(wù)預(yù)警作用，管理層語調(diào)在信息披露透明度低時的預(yù)警效果更顯著，文本可讀性在第t-3期對信息披露透明度低的企業(yè)有預(yù)警增強(qiáng)作用。

本研究對理論與實踐的啟示，體現(xiàn)在以下三方面：第一，管理層將傳遞的公司相關(guān)價值信息蘊(yùn)含在MD&A文本表述特征里，語言表述不是獨(dú)立存在的，而是根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營、財務(wù)、治理狀況以及外部環(huán)境，由管理層進(jìn)行的綜合性表述?；诂F(xiàn)有文本挖掘與分析技術(shù)，本文豐富了原有財務(wù)預(yù)警模型的指標(biāo)選擇維度，從年度財務(wù)報告中的管理層討論與分析字段提取增量信息，并將這些增量信息量化，嵌入所構(gòu)建的財務(wù)預(yù)警模型，為以后投資者分析企業(yè)財務(wù)狀況提供新的視角和依據(jù)。第二，本文構(gòu)建的文本信息可讀性指標(biāo)補(bǔ)充了文本可讀性的量化研究方法，為以后的文本信息分析提供參考。第三，本文證實了文本信息對企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)測具有提升作用，在今后財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)建中，可以考慮引入文本信息指標(biāo)，提高模型預(yù)警準(zhǔn)確率。

文本信息的計量方式有待進(jìn)一步改進(jìn)，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在自然語言處理領(lǐng)域的文本信息提取技術(shù)日益成熟，但在財務(wù)管理領(lǐng)域的運(yùn)用尚處發(fā)展階段，未來的研究應(yīng)當(dāng)以優(yōu)化的自然語言處理方式挖掘文本的含義、情緒、可讀性等，為決策提供更可靠的文本指標(biāo)支撐。此外，不同行業(yè)與不同性質(zhì)的企業(yè)在經(jīng)營、財務(wù)方面呈現(xiàn)異質(zhì)性，本文在企業(yè)選取時未對此進(jìn)行詳細(xì)區(qū)分，未來可通過區(qū)別企業(yè)行業(yè)與性質(zhì)展開進(jìn)一步研究。●