近日，省重点实验室主任李红权教授与上海财经大学博士后（系实验室博士毕业生）杨阳的合作论文Can linguistic vagueness in annual reports predict supply chain risk?在商学国际权威期刊Journal of Business Research在线发表。该论文首创了一个用于文本分析的新指标—文本模糊性，并验证了该指标的信息含量，证实了该指标能够作为公司供应链风险的一个有效预警手段。论文发表于JBR大数据与商业智能栏目。

Journal of Business Research（JBR）是商业研究领域的国际高水平学术期刊，该期刊位列JCR一区，中科院管理学一区，SSCI一区，是英国商学院协会（Association of Business School）ABS认定的三星级期刊，在316本商学类SSCI期刊中排名14，期刊影响因子为11.1。

论文摘要：

公司年报对于利益相关者尤其是供应链合作伙伴而言是非常重要的信息渠道。我们提出年报文本的模糊性能够作为预测供应链风险的早期警示信号。为了验证我们的命题，我们有机融合模糊语言理论与Word2Vec方法，开发了文本模糊性的一个有效测度。基于中国上市公司的实证分析表明，年报文本的语言模糊度与未来的供应链风险之间存在稳健的正相关性。异质性分析表明，当公司面临较高的媒体关注度和CSR声誉压力时年报模糊性的供应链风险预警能力会更强。此外，在样本外预测框架内采用可解释的机器学习方法，我们通过SHAP分析验证了一致的方向性预测能力，进一步证实了该指标的预测稳健性。总之，本研究证实了语言模糊性作为一种增量信号，具有显著的样本外供应链风险预测价值，为利益相关者提供了以数据驱动的主动风险监测方法。

论文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0148296326006491