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[CNRDS数据集] 上市公司管理层讨论与分析(1999-2020)

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简介:
本数据集涵盖了自1999年至2020年间中国上市公司发布的管理层讨论与分析报告,旨在为学术研究和投资决策提供详实的信息支持。 数据包括股票代码、公司简称、会计年度、经营分析时间、经营讨论与分析内容、正面词汇数量、负面词汇数量、句子数量、文字数量以及净语调。其中,正面词汇和负面词汇的判断依据是根据Loughran和McDonald(2011)的英文情感词典翻译成中文,并结合中文语境进行扩充和完善得到的结果。例如,“盈利”、“积极”、“增长”、“向好”等属于正面词汇;“亏损”、“消极”、“下降”、“悲观”则被视为负面词汇。净语调计算公式为(正面词汇数量-负面词汇数量)/(正面词汇数量+负面词汇数量),取值范围在[-1,+1]之间。数值越大表示管理层整体用词更加积极乐观,对公司当前经营状况、未来业绩及行业发展前景持有较为乐观的态度。

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  • [CNRDS] 1999-2020
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    本数据集涵盖了自1999年至2020年间中国上市公司发布的管理层讨论与分析报告,旨在为学术研究和投资决策提供详实的信息支持。 数据包括股票代码、公司简称、会计年度、经营分析时间、经营讨论与分析内容、正面词汇数量、负面词汇数量、句子数量、文字数量以及净语调。其中,正面词汇和负面词汇的判断依据是根据Loughran和McDonald(2011)的英文情感词典翻译成中文,并结合中文语境进行扩充和完善得到的结果。例如,“盈利”、“积极”、“增长”、“向好”等属于正面词汇;“亏损”、“消极”、“下降”、“悲观”则被视为负面词汇。净语调计算公式为(正面词汇数量-负面词汇数量)/(正面词汇数量+负面词汇数量),取值范围在[-1,+1]之间。数值越大表示管理层整体用词更加积极乐观,对公司当前经营状况、未来业绩及行业发展前景持有较为乐观的态度。
  • 1999-2021年沪深A股的经营(MD&A)
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    本数据库收录了从1999年至2021年间中国沪深股市所有上市公司的管理层讨论与分析报告,提供详尽的企业运营状况和未来展望信息。 管理层讨论与分析数据库是专为上市公司财务报告中的“管理层讨论与分析”模块设计的专业数据库。该库收录了自1999年以来所有上市公司的年报、半年报及季报中关于经营讨论与分析的相关数据,并利用人工智能技术对文本内容进行正面和负面词汇的识别判断。这一正负面词汇分类的基础是基于Tim Loughran and Bill McDonald(2011)的英文正负面词典翻译成中文后,结合实际语境进一步扩展和完善而成。 该数据库能够帮助使用者分析上市公司披露及预期经营信息中的文本数据。MD&A文本具有很高的研究价值,涵盖了公司治理、审计、风险识别、证券投资、股价预测以及公司金融等多个领域。研究人员可以利用自然语言处理技术从这些文档中提取和分析情感倾向性评价、利益相关者的自我归因行为、竞争情况与风险评估等信息,并进行关键词抽取及热点话题跟踪,同时还能开展可读性的研究。 欢迎会计学、金融学和产业经济学领域的学者使用此数据库。该库提供的内容包括MD&A文本本身及其发布时间等详细信息,用户可以通过Python的jieba分词工具对数据进行预处理或进一步加工以构建更多结构化的分析资料。此外还包括公司股票代码、简称以及所属年度等相关指标。
  • 2006-2020研发投入
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    该数据集涵盖了从2006年至2020年间中国上市公司的研发支出情况,提供详尽的研发投入年度变化分析和行业对比。 2006-2020年上市公司研发投入金额数据集
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    该数据集包含了中国上市公司的高层管理人员变动信息,详细记录了每位高管职位变化的时间、前后任职情况等关键细节,便于研究公司治理与管理层稳定性。 上市公司高管断裂带数据集.zip
  • 权力及STATA代码(2006-2021)
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    本资料集提供了中国上市公司自2006年至2021年管理层权力的相关数据,并附有用于数据分析的STATA代码,旨在支持学术研究与企业管理分析。 Finkelstein (1992) 将管理层权力分为结构权力、所有权权力、专家权力和声望权力进行计量,并有多位学者采用单个或多个指标来衡量管理层的权力,但学术界尚未就这些衡量指标达成一致意见。从各权力量化标准来看,专家权力与声望权力是管理层自身拥有的权利来源;而结构权力及所有权权力则是公司治理对管理层影响力的一种监督和约束机制,可以增强或者削弱管理层的实际控制力。本段落选取总经理任职年限、两职合一情况(即董事长兼CEO)、董事会规模以及内部董事比例等指标来衡量管理层的权力基础及其受到的外部制约,并借鉴Fan等人(2009)及卢锐等人(2008)关于间接度量方法的研究成果,利用主成分分析法将上述五个变量综合为一个代表管理层整体权势水平的新指数。
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    该文档《上市公司指数数据集.xlsx》包含了中国上市公司的详细指数数据,包括但不限于股票价格、市值、交易量等信息,适用于金融分析和市场研究。 上市公司指数数据集.xlsx包含了相关上市公司的指数数据。
  • 财务.pdf
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    本PDF深入剖析了上市公司的财务报表,涵盖了收入、成本、利润及现金流等核心指标,并提供专业的数据分析与解读技巧。适合投资者和财经分析师阅读参考。 A题-上市公司财务数据分析.pdf 这份文档主要探讨了如何对上市公司的财务数据进行分析。通过详细的数据解读与案例研究,帮助读者理解公司财务报表中的关键指标,并掌握评估企业经营状况的方法。此外,它还介绍了利用现代工具和技术来提高财务数据分析效率的策略和技巧。 请根据需要下载并阅读该文件以获取更详细的指导和信息。
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    本资料汇集了中国制造业自2000年至2020年间上市公司的全面数据,涵盖财务报表、行业分析及市场表现等关键信息。 上市公司制造业数据大全/制造业上市公司数据大全(2000-2020年)包含以下详细时间范围内的各项指标:年份、证券代码、公司名称、行业名称、行业代码、所在省份、所在城市、流动比率、速动比率、权益乘数、公司规模、资产负债率、总资产净利润率、净资产收益率、总资产周转率、现金流比率、营业收入增长率等。此外,还包括董事人数和独立董事比例,并详细记录了当年联合申请的发明数量(包括实用新型和外观设计)共计73个指标。 具体数据预览可以在提供的链接内查看。
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    本文通过对我国上市公司供应链集中度的数据分析,探讨行业内部资源配置效率及市场竞争力的变化趋势。 一、数据简介 随着市场竞争日益激烈,企业对资源整合能力的要求也越来越高。作为供应链上重要合作伙伴的供应商不仅影响企业的生产活动,还直接影响其资金运转与战略决策制定。供应链集中度是衡量企业供应链结构的关键指标之一,包括供应商集中度和客户集中度,分别反映了企业在上游供应商和下游客户的分布情况。如何评估供应链集中度及其在市场竞争中的作用成为一项重要的研究课题,并且相关研究成果已发表于《工业技术经济》、《软科学》、《商业经济与管理》等高质量期刊。 二、数据来源 主要来源于上市公司年报。 三、时间跨度 2001-2022年。