企业官网建设流程全解析

如何选择网站改版公司,现在网络推广方式,网站正在建设中 动态,站群wordpress数据简介 人工智能概念炒作水平度量数据是刻画上市公司人工智能信息披露真实性与机会主义行为的核心载体#xff0c;其精准度直接决定对“概念炒作—大股东减持”传导机制的实证检验效果。该数据聚焦于量化企业在人工智能领域的“言”与“行”差异#xff0c;通过文本分析与…数据简介人工智能概念炒作水平度量数据是刻画上市公司人工智能信息披露真实性与机会主义行为的核心载体其精准度直接决定对“概念炒作—大股东减持”传导机制的实证检验效果。该数据聚焦于量化企业在人工智能领域的“言”与“行”差异通过文本分析与实证建模相结合的方式构建能够区分“实质性转型”与“象征性炒作”的度量指标为揭示人工智能产业热潮下的资本市场套利行为、完善信息披露监管规则提供关键数据支撑适用于学术研究、监管研判及投资决策等多元场景。本数据核心来源包括三大模块一是2010-2024年沪深A股上市公司年度报告重点提取“管理层讨论与分析MDA”板块文本作为基础素材该部分是企业披露战略方向与技术布局的核心载体二是人工智能相关词频数据通过Python对年报文本进行词频统计与语义分析获得词典构建以《新一代人工智能发展规划》及平安证券等权威机构研究报告为依据三是2012-2024年上市公司规模、规模、市场负债等相关数据来源于各上市公司官网用于构建控制变量与残差度量模型。数据筛选与清洗遵循严格的标准化流程首先以2010-2024年沪深A股所有上市公司为初始样本剔除ST类公司、金融保险行业公司及年报文本缺失的样本其次基于构建的人工智能词典运用Word2vec词嵌入模型对MDA文本进行语义匹配与词频统计生成初始词频数据最后构建回归模型计算残差指标模型中纳入公司规模(Size)、资产负债率(Lev)、资产回报率(ROA)等公司特征变量同时加入人工智能发明专利数量的对数(AI_patent)作为关键解释变量回归残差Hype_Residual即代表未被公司基本面解释的异常披露部分该指标值越大表明公司人工智能概念炒作水平越高。在此过程中获取面板数据10230条记录最终形成7872条有效观测值完整呈现2012-2024年各上市公司年度人工智能概念炒作水平的核心度量结果。数据信息数据格式excel数据指标数据截图参考文献[1]孙月,王新,郝晓蓓.上市公司人工智能概念炒作与大股东股份减持[J].南方经济,2025,(11):143-162.【下载→方式一推荐主页 ↓个人↓简介经管数据库-CSDN博客方式二数据下载地址汇总_-CSDN博客