文献分享--“描述性创新，真实创新活动和盈余持续性——基于文本分析和机器学习”

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摘要：本文运用中文文本分析和Word2Vc机器学习方法提取并分析了沪深A股上市公司年报中的描述性创新信息，研究发现：(1)描述性创新披露与当期真实创新活动水平（研发强度和专利数目)和当期盈余水平均正相关。(2)描述性创新可以正向预测未来的真实创新活动水平和盈余持续性。(3)进一步地，描述性创新内容中的非前瞻性信息含量和语调积极程度越高，未来
真实创新活动和盈余持续性也越高。(4)2012年公司年报披露准则的实施减弱了描述性创新披露对未来真实创新活动和盈余持续性的正向预测作用。本研究首次基于大样本深度文本分析，不仅为中国上市公司描述性创新披露的有效信息含量提供了经验证据，还为企业创新水平衡量体系的完善提供了全新的参考。

关键词：描述性创新  真实创新活动  盈余持续性  信息有用性  机器学习



描述性创新，真实创新活动和盈余持续性——基于文本分析和机器学习 (76 Bytes, 需要: 30 个论坛币)

2023-3-21 11:49:12 上传

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关键词：机器学习 持续性 描述性 A股上市公司 中国上市公司 描述性创新 创新活动 文本分析 机器学习