基于自然语言处理和机器学习的长期 股权投资分类模型

一、引言

随着全球经济的不断发展与变化，投资在企业三大活动中所占的比例越来越高，成为企业中极其重要的活动。长期股权投资作为投资活动的重要类别，可分为对子公司的投资、对合营企业的投资和对联营企业的投资三类。根据会计准则要求、分类不同，适用的初始计量和后期核算方法都不一样。在此背景下，有些企业可能会钻空子，将投资分类为利好业绩的一类，达到调整报表业绩的目的，影响市场投资者的判断。因此，一个能对长期股权投资进行正确分类的工具，不论是对保证企业会计核算的准确性、提高审计的质量，抑或是增强监管机构的监督能力，都具有十分重要的意义。

目前，因构成股权投资的合同、协议等有大量的文字，对它们的分类只能依赖人工判断。而从审计工作和政府监管的需求来看，面对企业大量的长期股权投资，若仅采用人工分类，耗时长且效率低。为弥补人工分类的不足，本文尝试运用自然语言处理技术和机器学习方法，构建一个长期股权投资的分类模型，希望能通过此模型实现对股权投资的初步分类，在一定程度上实现股权投资分类的自动化和批量化。

二、长期股权投资

（一）股权投资定义

股权投资，又称权益性投资，是指投资方通过付出现金或其他资产获得被投资单位的股份，享有被投资单位的相关股东权利。股权投资形成投资方的金融资产、被投资单位的权益工具。根据投资之后投资方能够对被投资单位施加影响的程度，将其分为按照《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》进行核算和按照《企业会计准则第2号——长期股权投资》进行核算两类。本文研究的是长期股权投资的分类。

（二）长期股权投资的分类依据

根据投资方对被投资单位施加影响的程度，长期股权投资可以分为对联营企业投资、对合营企业投资和对子公司投资三类。

本文由《管理会计研究》22年第5期刊登，购买纸刊请点击

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