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2024-04-26
上市公司年报语气/积极语调/消极语调指标

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【原创整理,严禁转载,转载必究】


参考文献

[1]曾庆生,周波,张程,等.年报语调与内部人交易:“表里如一”还是“口是心非”?[J].管理世界,2018,34(09):143-160.
[2]王华杰,王克敏.应计操纵与年报文本信息语气操纵研究[J].会计研究,2018,(04):45-51.

计算说明


1)参照曾庆生等(2018)的研究,以Loughran 和Mcdonald(2011)提供的金融情感英文词汇列表为基础,依据有道词典和金山词霸对所有的英文词汇进行了翻译,如果一个英文词汇对应多个中文单词,都予以了保留,确保词汇能够最大限度涵盖中文财务报告中的语调情感词汇,最终词汇列表包括 22549 个消极词、5934 个积
极词以及1363个停用词(停用词为“的”等无意义或者无情感词汇)。创建中文词汇列表之后,采用分
词包围 Python 开放源“结巴”中文分词模块对年报全文文本进行自动分词,然后进行词频统计(统计
时考虑到语意反转现象,若积极词前紧跟着否定词,则统计为消极词,反之亦然)。
构建指标:

tone                该年报内积极词汇数与消极词汇数之差占年报总词汇数的比例
postone        积极语调:该年报内积极词汇数占年报总词汇数的比例
negtone        消极语调:该年报内消极词汇数占年报总词汇数的比例
tone_2        (积极词汇数-消极词汇数)/(积极词汇数+消极词汇数)



2)参照王华杰和王克敏(2018)的研究,使用台湾大学制作的《中文情感极性词典》,将诸如积极、进步、高效等积极属性词语集作为积极情绪词语列表;将诸如低迷、暗淡、不利等消极属性词语集作为消极情绪词语列表。构建指标:

tone                该年报内积极词汇数与消极词汇数之差占年报总词汇数的比例
postone        积极语调:该年报内积极词汇数占年报总词汇数的比例
negtone        消极语调:该年报内消极词汇数占年报总词汇数的比例
tone_2        (积极词汇数-消极词汇数)/(积极词汇数+消极词汇数)




数据说明

样本选择:全部A股2007-2022年数据

包含两个版本:一份未剔除、一份剔除金融和ST、*ST或PT

注:提供了剔除所需数据和剔除代码,若无需做该项剔除处理,自行删除相关代码重新运行即可

并对连续型变量进行了1%和99%分位数的缩尾处理

每个压缩包都附有初始数据,计算代码,参考文献和最终数据



赠送超值上市基本信息:
证券代码、统计截止日期、上市公司ID、证券简称、ABH股交叉码、行业名称、行业代码、中文全称、公司成立日期、首次上市日期、法人代表、注册资本、公司网址、经营范围、主营业务、上市状态、注册具体地址、注册地址所属省份、注册地址所属城市、注册地经度(E)、注册地纬度(N)、公司办公地址、办公地址经度、办公地址纬度、办公地址邮政编码等。


再额外赠送超值上市常用分组指标:是否 ST或PT、是否金融业、资产负债率是否大于1、是否沪深A股、
是否北京A股、行业名称、行业代码、所属省份代码、所属省份、所属城市代码、所属城市、分东部地区、中部地区、西部地区、是否高科技行业、是否重污染行业

数据截图

QQ截图20240426114349.jpg

分年份数据量统计
QQ截图20240426114702.jpg

缩尾后的描述性统计

QQ截图20240426114345.jpg

QQ截图20240426114609.jpg




2007-2022年上市公司年报语气积极语调消极语调指标整理含原始数据和Stata代码 .zip
大小:(44.34 MB)

只需: RMB 66元  马上下载

本附件包括:

  • 上市公司基本信息.xlsx
  • 代码.do
  • 分组指标.dta
  • 年报文本语气.xlsx
  • 年报语调与内部人交易_“表里如一”还是“口是心非”__曾庆生 (1).pdf
  • 应计操纵与年报文本信息语气操纵研究_王华杰.pdf
  • 描述性统计.rtf
  • 是否ST或PT.dta
  • 结果-剔除金融剔除ST.dta
  • 结果-剔除金融剔除ST.xlsx
  • 结果.dta
  • 结果.xlsx





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