利用Python进行会计研究中的文本分析-研究论文

简介：
本研究论文探讨了如何运用Python编程语言在会计领域中开展文本数据分析，旨在提高财务报告和文献解读的效率与准确性。 会计研究中文本数据的重要性日益增加。为了帮助研究人员理解和使用文本数据，本书定义并描述了常用度量，并演示如何利用Python编程语言收集及处理这些数据。书中包含大量示例代码，复制了一些近期学术论文中的文本分析任务。 在专著的第一部分中，我们提供了 Python 入门指南。首先介绍了 Anaconda——一个提供所需库的 Python 发行版及其安装方法；接着介绍 Jupyter notebook 这一改进研究工作流程并促进可重复性研究的编程环境；然后教授基本的 Python 编程知识，并演示如何使用 Pandas 包处理表格数据。 专著第二部分聚焦于会计研究中常用的特定文本分析方法和技术。首先介绍了正则表达式，一种用于在文本中查找模式的语言工具；接着展示如何利用正则表达式从文档中提取所需信息；然后讲解将非结构化文本转换为数值度量的过程，并详细说明几种基于字典的方法：测量情绪、计算复杂性、识别前瞻性语句和风险披露、收集信息量以及评估不同文本片段的相似程度。对于每项任务，我们都引用了相关的学术论文并提供了实现这些指标的代码示例。 专著第三部分则专注于自动化地搜集文本数据。我们介绍了网络抓取技术，并提供了一些从 EDGAR 下载文件的具体代码实例。