丨掌握文本分析，就是掌握了一把打开经管社科研究新世界的钥匙。

近年来，从《管理世界》、《经济研究》到《会计研究》，国内顶尖期刊上涌现出越来越多“基于文本分析”的实证论文。文本分析，已不再是计算机领域的专有名词，而是成为了经管社科研究者必须了解的​​前沿方法​​。

为什么顶刊论文纷纷拥抱文本分析？​​

因为文本中蕴含着解读经济现象和企业行为的​​宝贵“富矿”​​！企业年报、分析师报告、新闻资讯、互动平台等海量文本，更能揭示出：

• ​​管理层的真实意图与认知​​（如短视主义、数字化转型决心）
• ​​市场的情绪与预期​​（如投资者情绪、政策不确定性）
• ​​信息的质量与效率​​（如信息披露的透明度、问答一致性）
• ​​潜在的风险与机遇​​（如技术风险暴露、数据要素利用）
  

然而，面对海量文本数据，很多研究者却感到无从下手：方法复杂、编程门槛高、理论与技术结合难……从萌生想法到最终成文，往往需要耗费​​数月甚至半年的时间​​。

从入门到顶刊：你需要跨越哪些鸿沟？​

想要独立完成一篇高质量的文本分析论文，你需要系统掌握以下核心能力：

• ​​理论基础​​：理解文本分析在经管研究中的逻辑，知道如何将文本特征转化为有理论意义的变量。
• ​​核心技术​​：从最基础的​​词频分析、TF-IDF​​，到进阶的​​词向量、文本相似性、主题模型（LDA）​​，再到如今最前沿的​​大语言模型（LLM）应用​​，一个都不能少。
• ​​工具实操​​：熟练运用 ​​Python​​ 进行数据获取、清洗、分析和可视化。
• ​​论文写作​​：如何将分析结果巧妙地嵌入论文框架，讲好一个学术故事。
  

这四项能力环环相扣，缺一不可。自学不仅耗时耗力，更容易因方向偏差而事倍功半。

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针对上述痛点，我们全新升级了 ​​【经管类学术研究中的文本分析方法】​​ 实战课程。这门课的核心目标就是：​​用12小时的系统学习，带你走完“从PDF到变量，再到顶刊论文解析”的全流程。​​​​超高性价比，体现在三大核心优势：

​​​​优势一：前沿文献与方法深度融合，直指论文发表​​

课程绝非简单的技术培训。每一讲都紧密结合 ​​2021-2025年最新顶刊论文实例​​（共7篇）进行解析。你将不仅学会操作，更将深刻理解：

课程核心模块	解决的科研问题	对应顶刊论文案例
词向量分析​​	如何构建近义词库，更精准地度量概念？	危雁麟等（2022）· 数据资产信息披露
文本相似性分析​​	如何度量信息量、问答一致性？	郑晓瑜等（2022）· 年报文本变动
文本主题模型​​	如何从大量文本中自动提炼核心主题？	俞红海等（2022）· IPO审核问询
大语言模型应用​​	如何实现智能、高效的文本识别与分类？	陆瑶等（2025）· 数字技术风险暴露

优势二：“AI+编程”双线赋能，攻克技术难关​​

课程将教你如何将 ​​AI提示词工程​​ 与 ​​Python编程​​ 的灵活性相结合。无论是批量处理年报，还是调用大模型API进行复杂分类，你都能游刃有余，获得解决实际科研问题的​​核心竞争力​​。

​​优势三：经管场景实战，学完就能用​​

所有案例均围绕上市公司年报、互动平台文本等真实经管数据展开。课程注重讲解变量背后的​​内涵​​，确保你的研究不仅有技术含量，更有学术深度。

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培训时间：2025年12月13-14日(两天)

培训方式：腾讯会议远程直播，提供录播回放

授课安排：9:00-12:00；14:00-17:00；答疑

​​限时福利​​：​​即日起报名，免费获赠《零基础入门Python数据分析》先导课​​（支持随时开始学习）！

授课嘉宾：

麦斯老师，金融数学博士，某知名高校商学院副教授，主要从事金融数学，金融数据分析等领域的研究，发表SCI，EI，CSSCI核心期刊论文多篇。在具体行业方面，先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问，先后参与过客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目，有着丰富的行业经验。
同时具有丰富的教学讲解经验，课程生动形象，风格通俗易懂，深受学员的喜爱。

​​学习后可以实现的具体目标

完成学习后，您将能够独立或有信心地完成以下具体任务，这些都是看得见、摸得着的成果：

目标1：独立完成一项小型的文本分析研究课题

场景：面对一堆上市公司的年报文本（MD&A部分），您不再发怵。

可实现的操作：您可以编写Python程序，批量处理这些PDF/文本文件，计算出文本可读性、语调、相似度等指标，并生成描述性统计表和图表，完成一篇课程论文或研究报告的实证部分。

目标2：为您的核心论文构建关键的文本分析变量

场景：您的博士论文或项目需要衡量“企业数字化转型程度”。

可实现的操作：您可以根据课程所学，利用词向量方法构建一个高质量的“数字化”相关词库，然后精准地计算企业年报中与该词库的关联程度，生成一个连续、客观的数字化转型指数，作为核心解释变量或被解释变量。

目标3：运用大语言模型高效处理非结构化数据

场景：需要分析“上证e互动”平台上的问答数据，研究信息沟通效率。

可实现的操作：您可以设计提示词（Prompt），调用大语言模型API，自动对成千上万条问答进行情感倾向判定、问题类型分类、答案相关性打分，将非结构化文本转化为可用于计量经济模型的结构化数据。

目标4：显著提升论文的创新性与投稿成功率

根本目标：您的研究将不再局限于传统的结构化数据。通过引入新颖的文本分析变量，您的论文在选题创新性、方法前沿性和故事吸引力上都将获得显著提升，更易获得审稿人的青睐。

总结来说，本课程的学习成果可以概括为：

• 从“不会”到“会用”：掌握Python进行文本分析的核心操作。
• 从“会用”到“懂门道”：理解方法背后的学术逻辑，知道为何用、何时用、如何解释。
• 从“懂门道”到“能产出”：具备独立设计、执行并完成一项文本分析研究的能力，为发表高水平论文打下坚实基础。
  

课程大纲：

第一讲：经管类学术研究中的文本分析（2h）

1. 文本分析基本思路

2. 文本分析文献的大致分类

3. 文本分析的主要方法

4. 经管报告文本的批量处理

第二讲：文本分析基础（2h）

1. 文本分词

2. 停用词使用

3. 词频计算

4. TFIDF计算

5. 学术研究中的词频是如何计算的？

参考文献：

① 胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短视主义影响企业长期投资吗？——基于文本分析和机器学习[J].管理世界,2021,37(05):139-156+11+19-21.

第三讲：词向量分析（2h）

1. 词向量原理

2. 词向量的实现

3. 近义词发现

4. 学术研究中的扩展词是怎么做的？

参考文献：

② 危雁麟,张俊瑞,汪方军,程茂勇.数据资产信息披露与分析师盈余预测关系研究——基于文本分析的经验证据[J].管理工程学报,2022,36(05):130-141.

③ 朱康,唐勇.数据要素利用与企业金融资产配置——基于机器学习和文本分析的证据[J].会计研究,2025,(06):121-133.

第四讲：文本相关分析（2h）

1. 文本相关分析常用方法

2. 余弦与软余弦相似性

3. 软余弦相似性度量方法

4. MD&A信息量如何度量？问与答的一致性如何度量？

参考文献：

④ 郑晓瑜,刘俊晗.信号还是噪声?——基于上市公司年报文本变动的研究[J].投资研究,2022,41(04):70-90.

⑤卞世博,陈曜,管之凡,等.高质量的互动可以提高股票价格信息效率吗——基于“上证e互动”的研究[J].会计研究,2023,(04):102-117.

第五讲：文本主题模型（2h）

1. 主题模型的基本思路

2. 主题模型在学术中应用

3. 主题模型的实现

参考文献：

⑥ 俞红海,范思妤,吴良钰,马质斌.科创板注册制下的审核问询与IPO信息披露——基于LDA主题模型的文本分析[J].管理科学学报,2022,25(08):45-62.

第六讲：大语言模型在识别与分类中的应用 （2h）

1. 大语言模型原理

2. 大语言模型的API调用

3. 大语言模型在识别与分类中的应用

参考文献：

⑦ 陆瑶,施函青,周欣怡.中国企业数字技术风险暴露对企业价值的影响——来自大语言模型的文本分析证据[J].经济研究,2025,60(02):73-89.

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