Advertisement

2001-2023年A股上市公司数字化转型数据（MD&A报告频率）三种方式.xlsx

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：XLSX

简介：
研究的时间段为2001至2023年，在中国A股上市公司中开展MD&A报告相关数据统计分析。本研究的数据来源于上市公司提交的MD&A报告中，并且样本数量达到约6万份以上。在分析过程中，我们主要关注以下三个核心维度：第一部分基于吴非老师的理论框架，从人工智能、大数据、云计算、区块链和数字技术等五大领域出发，设置了76项数字化相关指标；第二部分参考了赵宸宇老师的实践方法，在考察数字技术应用的同时，特别关注了互联网商业模式的创新与发展；第三部分则延续了甄红线老师的分类思路，在技术赋能、组织支持与数字化转型等层面深入分析，并统计了139项具有代表意义的关键数据点。研究结果将在《企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据》一文中进行详细阐述。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 1990-2023年A股上市公司质量数据集.txt
    优质
    该文本文件包含了自1990年至2023年间中国A股上市公司的全面质量数据，涵盖财务表现、公司治理等多维度指标。 A股上市公司质量数据集1990-2023年.txt包含了从1990年至2023年的中国上市公司的相关数据。
  • 上市公司供应链数据（2001-2023年）.xlsx
    优质
    该文件包含了从2001年至2023年间多家上市公司的详细供应链数据，包括供应商和客户信息、采购与销售记录等，是研究企业供应链管理及市场变化的重要资料。 本段落详细介绍了一篇文章的内容，并提供了样例数据供读者查看。文章深入探讨了相关主题并给出了具体的实例以帮助理解。
  • 赫芬达尔指数——A股上市公司（2001-2021）
    优质
    本文分析了2001年至2021年间中国A股上市公司的市场集中度变化趋势，采用赫芬达尔指数进行量化评估。 赫芬达尔指数的全称为赫芬达尔-赫希曼指数（Herfindahl-Hirschman Index，简称HHI），它是衡量产业集中度的重要指标，并常用于评估并购交易前后的市场竞争力，在反垄断调查中较为常见。
  • 2009-2019年沪深A股公司年度财报数据.xlsx
    优质
    该Excel文件包含了中国沪深A股市场自2009年至2019年间所有上市公司的年度财务报告数据，涵盖营业收入、净利润等关键指标。 沪深A股所有上市公司2009年至2019年的财务报表年度数据已整理完毕，包含《资产负债表》、《利润表》及《现金流量表》三大报表。各家公司数据已经按照股票代码和报告日期进行行合并处理，并非一家公司一张表格，而是一张标准格式的汇总表格，方便用户编辑与计算。这些数据来源于专业网络资源，可靠性较高；但由于各种原因可能仍存在个别不准确的情况，本人不对数据准确性负责。
  • (最新整理)A股上市公司控制变量面板数据（1990-2023年）
    优质
    本资料集汇集了自1990年至2023年间中国A股上市公司的详尽面板数据，涵盖多项关键财务与运营指标，适用于进行深入的经济研究和分析。 ### 资源内容 资源名称：上市公司控制变量面板数据（1990-2023年） 来源：上市公司年报 包含的变量： 1. **基本信息**： - 公司性质、行业分类及地址信息。 2. **股票市场相关指标**： - 发行情况、交易详情以及市值等关键参数。 3. **财务报表数据**： - 资产负债表、利润表和现金流量表的相关内容。 4. **财务指标分析**： - 偿债能力、披露质量、比率结构、经营效率与盈利能力，还包括现金流状况及风险评估等方面的数据。 5. **民营上市公司信息** 6. **治理结构详情** 7. **股东情况说明** 8. **股权性质描述** 9. **审计意见记录** 10. **内部控制机制** 11. **企业贷款细节** 12. **研发创新指标** 13. **诉讼仲裁等法律事务相关数据 此外，还涵盖了行业竞争等方面的详细信息。该资源包含超过一千四百个变量的数据点。 ### 适用对象与特点 - 适用于大学生、本科生及研究生使用。 - 数据准确且权威，适合用于学术论文写作或实证研究工作。 - 易于上手操作和引用。 ### 应用领域推荐： - 经济学 - 地理学 - 城市规划与城市研究 - 公共政策与管理 - 社会学 - 商业与管理 资源内容丰富，涵盖了大量数据指标，适合开展深入的研究工作。
  • 1999-2021年沪深A股上市公司管理层的经营讨论与分析（MD&A）数据
    优质
    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。
  • 2003-2019年A股上市公司名义所得税率
    优质
    本文研究了2003年至2019年间中国A股上市公司的名义所得税率变化趋势，分析其影响因素及经济含义。 数据来源：Wind 时间跨度：2003-2019年 区域范围：上海证券交易所和深圳证券交易所上市的A股公司 研究内容：A股上市公司名义所得税率（2003-2019）