CNDD-0004上市公司年报文本语气（多情感词典分析）
▪ 关键词：上市公司年报文本语气
▪ 数据范围：全国上市公司
▪ 数据年份：2007年-2020年
▪ 样本数量：37,513条
▪ 数据来源：CNDeepData
▪ 数据说明：本数据为上市公司层面年报文本语气，分别使用LM词典和台湾大学情感词典在内的前沿情感词典，采用文本分析方法对上市公司年报中“词汇、句子”进行搜集，分别基于LM情感词典和台大情感词典对词汇进行分析，得到积极语气词汇和消极语气词汇。
▪ 数据维度：上市公司层面
▪ 更新时间：2022年12月
▪ 综合评价：对上市公司年报文本进行情感分析是学术界和业界目前非常流行的研究方法，其文本语气的变化趋势能够帮助研究者对上市公司进行准确、全面的分析。本文数据基于多个前沿的情感词典对上市公司年报文本语气进行分析，保证了分析的准确性和稳健性。本文数据可以结合上市公司长期资产定价、公司金融、以及其他外生冲击相关话题进行研究。
▪ 常用度：★★★☆☆
▪ 稀缺度：★★★☆☆
▪ 新颖度：★★★★☆
▪ 总体级别：10颗星
✔ 常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。
✔ 稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。
✔ 新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。
NTUSD_TONE=（积极词汇数量-消极词汇数量）/（积极词汇数量+消极词汇数量）
[4]赵宇亮. 年报净语调对企业债权融资的影响研究[J]. 经济管理,2020,42(07):176-191.
[5]CAO Q, YANG F, LIU M . Impact of managerial power on regulatory inquiries from stock exchanges: Evidence from the text tone of Chinese listed companies’ annual reports. Pacific-Basin finance journal [J],2022 ,71: 101646.
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