这个数据集包含从1999年到2023年的上市公司年度报告文本,提供了PDF和TXT两种格式的文件。总共有大约6.6万个样本,非常适合用于学术研究、数据分析或机器学习项目中对上市公司年报进行深度分析。
随数据附带的是Python代码,这些代码可以帮助用户处理和解析年报数据,可能包括提取特定信息(如财务指标)、进行文本挖掘以识别关键主题或情感分析等。这使得数据集不仅包含了丰富的原始文本资源,还提供了工具来加速研究者的工作流程。
数据的持续更新确保了其时效性与完整性,对于需要最新数据支持的研究尤其重要。无论是正在撰写毕业论文、学术文章还是想要探索财务数据分析领域的专业人士,都能从中获益。
参考文献部分列举了几篇使用类似数据进行研究的文章,这不仅提供了方法论上的借鉴,还展示了年报文本分析在多个领域(如融资约束、股价同步性、管理者行为、数字化转型和信息披露质量)的应用潜力。通过学习这些文章,可以得到如何将年报文本转化为有价值洞察的具体案例。
总之,这个包含1999-2023年上市公司年报的数据库是一个全面且实用的数据资源,结合Python代码使用能极大提升数据分析效率,并为研究者提供深入分析企业行为、市场动态和经济趋势的机会。
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