无论政府对中小企业扶植政策的实施与政策效果识别,还是利用金融资本投资助力中小企业发展,均需针对其成长性展开评价研究。围绕现有中小企业成长性评价信息不充分及难以检验评价结果有效性等问题,一方面通过构建基于文本挖掘的指标测度方法提升评价指标信息,另一方面建立基于机器学习算法的成长性分类模型,进一步增加评价结果的分类信息,并通过比较分类信息与传统评价方法排序信息的一致程度,检验评价模型的可靠性。实证结果表明上述方法能够为投资决策提供更为有效的参考依据。
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