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자료유형
학술저널
저자정보
황선희 (Hyosung ITX) 김희재 (Ewha Womans University) 곽동철 (한남대학교)
저널정보
국제융합경영학회 The Journals of Economics, Marketing & Management 융합경영연구 제10권 제3호
발행연도
2022.6
수록면
21 - 36 (16page)

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Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the enterprise’s score index calculated from atypical data and corrected data. Research design, data, and methodology: In this study, news articles which are non-financial information but qualitative data were collected from 2,432 SMEs that has been extracted "square proportional stratification" out of 18,910 enterprises with fixed data and compared/analyzed each enterprise's score index through text mining analysis methodology. Result: The analysis showed that qualitative data can be quantitatively evaluated by region, industry and period by collecting news from SMEs, and that there are concerns that it could be an element of alternative credit evaluation. Conclusion: News data cannot be collected even if one of the small businesses is self-employed or small businesses has little or no news coverage. Data normalization or standardization should be considered to overcome the difference in scores due to the amount of reference. Furthermore, since keyword sentiment analysis may have different results depending on the researcher's point of view, it is also necessary to consider deep learning sentiment analysis, which is conducted by sentence.
#Credit Rating #Alternative Credit Rating #COVID-19 Impact #Text Mining #Sentiment Analysis #Sentiment Index

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