管理层讨论与分析(MD&A)数据大全2001-2023年 语料、文本分析Excel格式

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管理层讨论与分析(MD&A)数据大全



管理层讨论与分析数据库是针对上市公司财务报告中管理层讨论与分析模块而建立的专业数据库，数据库涵盖了从1999年至今所有上市公司的年报、半年报和季报中与经营讨论与分析相关的数据资料，并采用人工智能算法对文本内容涉及的正面、负面词汇进行判断识别。其中，正面词汇和负面词汇的判断基础主要是根据Tim Loughran and Bill McDonald（2011）的英文正负面词典翻译为中文词典，再结合中文语境进行扩充和完善得到。可以有效帮助使用者分析上市公司所披露和预期的经营文本数据。


MD&A文本极具研究价值，研究内容广泛，比如公司治理、审计、风险识别、证券投资、股价预测、公司金融等等。研究人员可通过自然语言处理技术提取和分析MD&A的情感分析、自利性归因、竞争和风险分析、关键词提取和蹭热点分析、可读性分析等等。欢迎会计学、金融学、产业经济学等研究方向的学者购买使用。




1、数据量情况

截止日期	数据量
2001-06-30	447
2001-12-31	764
2002-06-30	665
2002-12-31	1054
2003-06-30	925
2003-12-31	1200
2004-06-30	1085
2004-12-31	1317
2005-06-30	1161
2005-12-31	1328
2006-06-30	1022
2006-12-31	1419
2007-06-30	1230
2007-12-31	1547
2008-06-30	1362
2008-12-31	1600
2009-06-30	1378
2009-12-31	1750
2010-06-30	1521
2010-12-31	2105
2011-06-30	1885
2011-12-31	2340
2012-06-30	2151
2012-12-31	2469
2013-06-30	1933
2013-12-31	2514
2014-06-30	2320
2014-12-31	2630
2015-06-30	2681
2015-12-31	2821
2016-06-30	2786
2016-12-31	3114
2017-06-30	3171
2017-12-31	3493
2018-06-30	3430
2018-12-31	3590
2019-06-30	3444
2019-12-31	3797
2020-06-30	3835
2020-12-31	4246
2021-06-30	4063
2021-12-31	4750
2022-06-30	4416
2022-12-31	5120
2023-06-30	4847
2023-12-31	5337
合计	112063

2、指标说明

股票代码	公司股票代码
公司简称	公司简称
会计年度	所属会计年度
经营分析时间	层讨论与分析的发布时间
正面词汇数量	层讨论与分析内容中识别出的正面词汇数量
负面词汇数量	层讨论与分析内容中识别出的负面词汇数量
句子数量	层讨论与分析内容的句子数量
文字数量	层讨论与分析内容的文字数量

语调 =（正面词汇数-负面词汇数）/（正面词汇数+负面词汇数），
取值介于[-1，+1]该数值越高，表明管理层整体用词越积极正面，对公司目前经营现状、未来业绩和行业发展前景持积极乐观的态度。




3、数据截图

4、相关文献

[1] 孟庆斌；杨俊华；鲁冰. 管理层讨论与分析披露的信息含量与股价崩盘风险——基于文本向量化方法的研究. 《中国工业经济》, 2017年12期

[2] 周楷唐；姜舒舒；麻志明. 政治不确定性与管理层自愿业绩预测.《会计研究》, 2017年10期

[3] Xiaobei Huang, Xi Li, Senyo Tse, Jennifer Wu Tucker. The effects of a mixed approach toward management earnings forecasts: Evidence from China. Journal of Business Finance & Accounting, Accepted manuscript online:20 December 2017

5、数据购买


附件包含两份文件
管理层讨论与分析.xlsx
管理层讨论与分析文本数据比较大1.3G，放在百度网盘地址上，附件里面提供网盘地址和提取码

包含MD&A文本内容，可通过Python的jieba分词语言对数据进行分词或者进行其他处理，构造更多结构化数据。




管理层讨论与分析(MD&A)数据大全2001-2023年 语料、文本分析Excel格式.zip (5.82 MB, 需要: RMB 29 元) 本附件包括：

• 管理层讨论与分析数据.xlsx
• 管理层讨论与分析数据文本网盘.txt

2024-7-5 21:45:27 上传

需要: RMB 29 元  [购买]

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关键词：Excel格式 EXCEL xcel exce 管理层

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(更新优化) Stata调整回归显著性常用代码(适用于OLS、固定效应、2SLS、GMM)
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baby01 发表于 2024-7-5 21:47
管理层讨论与分析(MD&A)数据大全

谢谢分享

管理层讨论与分析（Management's Discussion and Analysis，简称MD&A）是上市公司财务报告中一个重要的部分，它包含了公司高级管理层对过去一年经营状况的评估、对未来趋势的预测以及对公司财务表现和风险因素的深入解析。建立MD&A数据库对于研究者、投资者和分析师来说具有极高的价值，因为它提供了定量数据之外的定性信息，有助于更全面地理解公司的运营情况。

该数据库自1999年起收集并整理了所有上市公司的年报、半年报和季报中与经营讨论相关的文本内容。通过人工智能算法对这些文本进行情感分析，识别其中的正面词汇和负面词汇，这一过程是基于Tim Loughran and Bill McDonald（2011）提出的英文正负面词典，该词典被翻译成中文，并针对中文语境进行了扩充和调整。

MD&A数据库的数据量逐年增加，例如在2001年6月30日之前收集了447份报告，在同年12月31日前则有764份。随着时间推移，数据覆盖的范围和深度都在持续扩大，这不仅反映了上市公司数量的增长，也体现了对MD&A分析需求的增加。

该数据库的应用领域广泛，包括但不限于公司治理、审计实践、风险管理、证券市场分析、股价预测以及企业金融策略研究等。通过自然语言处理技术（NLP），研究人员可以从MD&A文本中提取情感倾向、自利性归因、竞争态势和风险评估等方面的信息，为学术研究提供丰富的数据支持。

对于会计学、金融学和产业经济学领域的学者而言，MD&A数据库是一个宝贵的资源，它不仅能够深化对上市公司财务表现的理解，还能够揭示隐藏在数字背后的经营策略和市场预期。购买并使用该数据库将极大地促进相关领域内高质量研究的产出。

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/数据字数统计有误，比如万科2023年，实际字数为43462，而你的数据是273938

Eva同学 发表于 2024-7-13 16:48
博主，已购买你的数据，但是你的数据好像有问题，比如，我查看了2023年万科的MD&A文本内容，实际上文字数只 ...

您好，您这个是从数据库下载的，还是手动统计的