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数据介绍：
计算公式： 企业家未来注意力测量方法说明 本文采用对企业年报中MD&A一章进行文本分析的方法来测量企业家未来注意力。使用文本分析测度人们的时间配置有着较强的语言学理论基础（Chen, 2013）。由于企业MD&A一节的总词数大多在2000词以上，标准化后的数值过小，因此本文将所有文本分析得到的指标都乘以100。 词集构建分三个步骤：第一步参照陈守明和胡媛媛（2016）的做法，采用"未来""即将""将来""将要""接下来""今后"作为表征将来的基础词；第二步基于Word2vec中的CBOW模型构造词向量空间，并在其中寻找近义词，筛选出词频数在1000词以上、和基础词相似度在30%以上的词；第三步邀请3名业界和学术界专家对CBOW模型得到的相似词进行人工核查，最终得到表征未来的词集（包括"将来""将要""接下来""今后""未来""下一步""后续""新阶段""以后""预见""或将"）。 本文基于表征未来的词集进行文本分析，并利用词典法对每家企业的年报中MD&A部分进行词频分析，分别计算以下3个指标：词集词频数占MD&A总词数的比例、词集词频数占不含数字MD&A总词数的比例、词集词频数占不含数字和英文MD&A总词数的比例。 参考引用:
 计算代码和评估代码： 结果数据 |
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