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| 文件名: 评估结果.zip | |
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数据介绍：
计算说明： 参考《企业经济》肖建忠（2024）老师的做法，使用Python 中Jieba 开源组件对MD&A数据进行分词处理， 这也是目前国内最常使用的分词工具之一。 对于分词的颗粒度和新词的识别需要进行重新考量，因为不同的研究领域内容存在差异。 为了避免这一误差，本文通过阅读资产搁浅相关文章及主流媒体报道，并随即抽选10家公司MD&A文本，从这些语料中提取出与资产搁浅相关的特有词汇（如“产能过剩”“新旧动能转换”等）进行记录，与此同时，通过查阅相关文献找出资产搁浅相关财会术语（如“资产减值损失”等），将这些词汇进行整理、编辑，创建自定义词库，以防止Jieba 工具将一些专有名词进行错误拆分，从而影响后续指标计算的准确度。 参考文献
计算代码及评估代码： 结果数据 |
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