CNDD-0009 2008-2022年上市公司股吧评论数据(日度高频)

01 数据介绍

▪ 关键词:上市公司股吧评论数据

▪ 数据编号:0009

▪ 数据名称:上市公司股吧评论数据

▪ 数据范围:全国上市公司

▪ 数据年份:2008年-2021年

▪ 样本数量:13,242,337条

▪ 数据来源:CNDeepData

▪ 数据说明:本文数据为上市公司日度层面股吧评论数据,根据我国网络股吧评论坛中不同类型的帖子评论进行统计,形成的文本数据库。根据自然日时间(00:00—24:00)对一天的发帖总量、阅读总量和评论总量进行统计。

▪ 数据维度:上市公司层面

▪ 更新时间:2022年12月

▪ 综合评价:本文数据为本数据为上市公司日度层面股吧评论数据,采用机器学习Bert模型算法对上市公司股吧帖子统计(日然日)的发帖总量、帖子正面、负面和中性情感进行判断,统计当天该上市公司所在股吧的正面、负面和中性帖子总量,该数据为日度高频数据,可用于企业资产定价或公司金融的研究之中。

CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度:★★★☆☆

▪ 稀缺度:★★★★☆

▪ 新颖度:★★★★☆

▪ 总体级别:11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。

02 主要指标

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03 数据概览

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04 参考文献

[1]张志剑,倪珍妮,刘政昊,夏苏迪. 面向金融知识图谱的动态关系预测方法研究[J]. 数据分析与知识发现:1-16.

[2]何枫,刘贯春. 数字媒体信息传播与企业技术创新[J]. 数量经济技术经济研究,2022,(12):111-131.

[3]黄灿,蒋青嬗. 股吧活跃度对股票流动性的影响[J]. 管理学报,2022,19(11):1714-1724.

[4]范小云,王业东,王道平,郭文璇,胡煊翊. 不同来源金融文本信息含量的异质性分析——基于混合式文本情绪测度方法[J]. 管理世界,2022,38(10):78-101.

[5]郑建明,贾昊阳. 网络舆论关注与企业盈余管理[J]. 山西财经大学学报,2022,44(05):108-122.

[6]关静怡,朱恒,刘娥平. 股吧评论、分析师跟踪与股价崩溃风险——关于模糊信息的信息含量分析[J]. 证券市场导报,2020,(03):58-68.

[7]Werner Antweiler; Murray Z. Frank.Is All That Talk Just Noise? The Information Content of Internet Stock Message Boards[J].The Journal of Finance,2004,Volume 59, Issue 3,1259-1294.

05 获取方式

以下三种方式三选一即可:

▪ 直接购买

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▪ 朋友圈分享后免费领取(每人限领15份)

持续3小时,集齐5个赞,需要对所有人可见,并且本人关注CNDeepData公众号。

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添加客服微信,购买年度会员149元,三年会员299元,永久会员899元,可享CNDeepData所有数据免费获取。

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