2021年中国在资本市场上的发展有了质的变化,同时2021年也是资本市场成立30周年的重要时刻。如今的资本市场已经能够为上市企业提供重要的融资来源,企业利用从资本市场筹集的大量资金进行企业扩张、研发、创新等。资本市场已经可以作为企业的融资平台为上市企业提供便利。与此同时,互联网时代的到来且飞速发展,网民数量也随之快速增长,截止到目前,我国网民人数已经达到9亿,庞大的用户群体,巨大的用户群体产生的效应无论是对我国的政治经济以及社会民生的发展都尤为重要,最重要的是来自公众的言论也已经成为社会发展的重要因素。在金融市场中,无论是官方报道、政策性新闻以及股民的评论各类的网络金融信息也错综复杂,这些资讯都是时代的产物。投资者在选择投资目标的时候,已经从单一的关注企业公开透明的财务数据转变为综合考虑企业的长足发展,而这样的综合考虑不仅仅要求投资者有敏锐的金融洞察力对于企业的相关网络金融信息也尤为关注。投资者通过互联网查看相关的金融财经信息期望可以进一步了解企业的经营状况,同样的这类信息对于投资者的判断也有着较大的影响力。综上所述,网络时代的到来,各类资讯的爆发,资本市场中急剧增加的网络金融信息,已经对上市公司的发展产生了巨大的影响,同时也可以为投资者提供一定的指导意义。本文主要研究的网络金融信息对上市公司财务预测的影响,对在互联网公众平台中获取的非结构化的网络金融文本信息做定量分析处理,将计算得到的网络金融信息量以及内容情感值等指标值与企业的财务指标进行相关性分析,构建财务预测模型,期望得出更有利于上市公司以及投资者的相关信息。本文主要从三个方面进行研究:第一,构建文本信息指标:网络金融信息量以及网络金融信息内容情感值;第二,对网络金融信息指标与能够反应企业财务状况的财务指标进行相关性分析;第三,构建含情感值的财务预测模型,分析情感值与财务预测变化之间的关系。通过解决上述三个问题后得出以下结论,第一,信息量以及内容情感值与多个财务指标具有相关性,且与正常的上市公司与ST（特别处理）公司的盈利能力指标显著性相关;第二,以内容情感值作为变量的财务预测模型更为准确,而信息量并不能显著影响财务预测。在构建财务预测回归模型中有一个潜在问题,即因变量“净资产收益率”对解释变量“情感值”可能存在反向影响,如果存在反向影响预测模型就会出现偏差,在模型估计中情感值的系数也将是不一致的。本文的财务预测模型建立中将所有解释变量均滞后一期,以此解决可能出现的内生性问题。本文的研究对金融市场的投资行为具有现实意义。首先,为上市公司进行财务预测提供新的指标,通过增加网络金融信息指标作为新的代理变量,提高了财务预测的准确性。另一方面投资者从文本信息中可以获得更多的信息,提高了投资者进行财务预测的准确性,可以为投资者提供更加精准的投资依据,从而减少了投资风险。因此从网络金融信息入手,基于大数据以及文本挖掘的方法来研究其对企业财务的盈利状况以及做出准确地财务预测具有重要的理论和现实意义。