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運用文字探勘探究致股東報告書影響企業價值之因素:以台積電公司為例

為了解決nba交易模擬器的問題，作者蘇筱涵 這樣論述：

近年來人工智慧發展快速，相關技術已逐漸融入人類日常生活，在多數的財務會計研究中，多用於分析結構化財務資訊對於企業營運績效的影響，而鮮少探討半結構或非結構文字資訊對於企業價值的影響。因此本研究目的為運用文字探勘分析年報中的非結構文字資訊，找出影響企業價值的關鍵因素。本研究以台積電2015年至2019年報為資料來源，探討IFRS導入後，年報中的致股東報告書之內容對於企業價值有關的隱含資訊，最後再以社會網絡圖呈現視覺化結果。本研究首先利用群集分析法找出各群中的關鍵詞彙，並以Tobin’s Q作為機器學習預測企業價值的分析依據。研究結果顯示致股東報告書的關鍵詞彙著重於財務表現與技術發展兩個概念，顯示

台積電年報揭露的財務與技術的文字內容與企業價值相關。其次，在機器學習中，選用之演算法為決策樹、天真貝氏，以及類神經網絡進行分析，根據預測準確度來看，以天真貝氏與類神經網絡的分析結果最佳，皆達到80%的準確率。而在詞彙情感分析之結果，所呈現之文字內容以正面情感文字居多，表示致股東報告書內容多為正向資訊，其企業未來走向是具有良好的營運規劃。