基于FinBert模型的年报文本情绪分析

1

作者 蒋平 《中国注册会计师》 北大核心 2025年第8期87-92,共6页

目前,AI大模型的广泛使用推动了各行业的发展和创新。本文采用FinBert模型对上市公司年报管理层讨论与分析(MD&A)部分进行情绪分析,评估大模型在财务文本摘要中的情绪保真度。研究选取A股上市公司上海贝岭(600171)近十年的年度财报... 目前,AI大模型的广泛使用推动了各行业的发展和创新。本文采用FinBert模型对上市公司年报管理层讨论与分析(MD&A)部分进行情绪分析,评估大模型在财务文本摘要中的情绪保真度。研究选取A股上市公司上海贝岭(600171)近十年的年度财报,利用文心一言、通义千问、Kimi、DeepSeek四种国产大模型生成摘要,并采用FinBert分析摘要前后的情绪变化。通过正负情绪占比(P/N比值)衡量摘要对文本情绪的影响,通过统计方法检验对应情绪偏移。结果表明,Kimi在情绪保持方面最佳,DeepSeek次之,二者有一定正面情绪放大趋势,而文心一言与通义千问的情绪偏移较大。研究发现,大模型在提升财报可读性的同时引入情绪偏移,因此应根据需求选择合适的摘要策略,平衡信息完整性与情绪稳定性。未来可探索自适应微调方法,以提升大模型在财务文本分析中的适用性。 展开更多

关键词 FinBert 大模型 年报 情绪分析

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基于情绪分析的生产安全事故政府责任公众感知偏差研究

2

作者 张羽 周旭 梁琦 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期203-209,共7页

为强化政府安全生产监督及行政问责公正机制,提升生产安全事故协同治理能力,利用文本挖掘技术从个体和场域2个层面出发,探索生产安全事故政府责任的公众感知偏差形成机理和影响因素。通过公众责任感知双向编码转换器(BERT-PPR)预测事故... 为强化政府安全生产监督及行政问责公正机制,提升生产安全事故协同治理能力,利用文本挖掘技术从个体和场域2个层面出发,探索生产安全事故政府责任的公众感知偏差形成机理和影响因素。通过公众责任感知双向编码转换器(BERT-PPR)预测事故微博评论的情绪和归责类型,对比事故调查结果得到政府责任的公众感知偏差,并基于二元逻辑回归考察事故信息和微博报道对感知偏差的影响。研究结果表明:采用政府形象框架以及调查结果公布阶段引发政府舆情危机的风险更高;责任人宣判阶段公众更易误判政府有责。行业、阶段、等级、形式、框架因素对生产安全事故政府责任公众感知偏差的影响不同,应采取对应措施,进而纠正相关偏差。研究结果可为安全生产领域内相关政策调整提供参考。 展开更多

关键词 生产安全事故 政府责任 感知偏差 舆情治理 情绪分析 双向编码转换器(BERT)

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细粒度情感和情绪分析中损失函数的设计与优化

3

作者 叶施仁 丁力 Ali MD Rinku 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期124-134,共11页

在细粒度情感分析和情绪分析数据集中,标签之间的相关性和标签分布的不均匀性非常突出。类别标签分布不均匀,标签之间存在相关性容易影响学习模型的性能。针对这一问题,该文受计算机视觉领域中的Circle loss方法的启发,将梯度衰减、成... 在细粒度情感分析和情绪分析数据集中,标签之间的相关性和标签分布的不均匀性非常突出。类别标签分布不均匀,标签之间存在相关性容易影响学习模型的性能。针对这一问题,该文受计算机视觉领域中的Circle loss方法的启发,将梯度衰减、成对优化、添加余量引入损失函数来优化深度学习模型的性能。该方法可以很好地与预训练模型相结合,不需要修改骨干网络。与当前最新的经典方法相比,该方法在SemEval18数据集上Jaccard系数、micro-F1、macro-F1分别提升了1.9%、2%、1.9%;在GoeEmotions数据集上Jaccard系数、micro-F1、macro-F1分别提升了2.6%、1.9%、3.6%。实验表明,该文提出的损失函数对情感分析和情绪分析问题具有显著的提升作用。 展开更多

关键词 情感分析 情绪分析 成对优化 损失函数

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多策略中文微博细粒度情绪分析研究 被引量：25

4

作者 欧阳纯萍 阳小华 +3 位作者 雷龙艳 徐强 余颖 刘志明 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期67-72,共6页

针对中文微博用户的情绪分析问题,提出一种基于多策略融合的细粒度情绪分析方法。首先采用朴素贝叶斯算法对微博的有无情绪分类问题进行研究,然后构建有情绪微博的21维特征向量,最后采用SVM和KNN算法对微博进行细粒度情绪分析。以新浪... 针对中文微博用户的情绪分析问题,提出一种基于多策略融合的细粒度情绪分析方法。首先采用朴素贝叶斯算法对微博的有无情绪分类问题进行研究,然后构建有情绪微博的21维特征向量,最后采用SVM和KNN算法对微博进行细粒度情绪分析。以新浪微博作为实验对象,结果表明多策略集成方法好于单一分类算法。在多策略集成方法中,"NB+SVM"方法略优于"NB+KNN"方法。 展开更多

关键词 细粒度情绪分析 中文微博 朴素贝叶斯 SVM KNN

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面向微博的社会情绪词典构建及情绪分析方法研究 被引量：18

5

作者 蒋盛益 黄卫坚 +1 位作者 蔡茂丽 王连喜 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期166-171,202,共7页

该文旨在探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法,并将其应用于社会公共事件的情绪分析中。首先通过手工方法建立小规模的基准情绪词典,然后利用深度学习工具Word2vec对社会热点事件的微博语料通过增量式学习方法来扩展基准词典,并结合... 该文旨在探索一种面向微博的社会情绪词典构建方法,并将其应用于社会公共事件的情绪分析中。首先通过手工方法建立小规模的基准情绪词典,然后利用深度学习工具Word2vec对社会热点事件的微博语料通过增量式学习方法来扩展基准词典,并结合HowNet词典匹配和人工筛选生成最终的情绪词典。接下来,分别利用基于情绪词典和基于SVM的情绪方法对实验标注语料进行情绪分析,结果对比分析表明基于词典的情绪分析方法优于基于SVM的情绪分析方法,前者的平均准确率和召回率比后者分别高13.9%和1.5%。最后运用所构建的情绪词典对热点公共事件进行情绪分析,实验结果表明该方法是有效的。 展开更多

关键词 微博 社会情绪 词典 情绪分析

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基于统计数据的微博表情符分析及其在情绪分析中的应用 被引量：4

6

作者 刘宝芹 牛耘 张景 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期577-584,共8页

表情符作为一种新兴的网络语言,受到了越来越多的微博用户的青睐。微博中出现的表情符形象直观地表达了博主的情绪,对情绪分析起着至关重要的作用。首先对大量中文微博中表情符的使用特点、分布情况和情绪表达特点进行了统计分析。然后... 表情符作为一种新兴的网络语言,受到了越来越多的微博用户的青睐。微博中出现的表情符形象直观地表达了博主的情绪,对情绪分析起着至关重要的作用。首先对大量中文微博中表情符的使用特点、分布情况和情绪表达特点进行了统计分析。然后,人工选取具有代表性且情感倾向明确的表情符作为六类基本情绪的种子表情符。根据目标表情符和六类情绪的种子表情符在微博文本中的共现情况,为其建立六维情绪向量,并将其应用于微博情绪分析。在两个数据集上的实验结果表明,本文建立的表情符情绪向量有效地提高了微博情绪识别的精度。 展开更多

关键词 表情符 情绪向量 统计分析 情绪分析

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一种基于组合语义的文本情绪分析模型 被引量：8

7

作者 乌达巴拉 汪增福 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2125-2137,共13页

文本情绪分析属于细颗粒度文本情感分析范畴.传统的基于监督学习的方法,大多注重从表面词形提取特征,对语言的结构化特征考虑较少,无法应对特征稀疏问题,也无法挖掘文本中隐含的深层语言信息(包括词语搭配和语义韵).上述问题的存在导致... 文本情绪分析属于细颗粒度文本情感分析范畴.传统的基于监督学习的方法,大多注重从表面词形提取特征,对语言的结构化特征考虑较少,无法应对特征稀疏问题,也无法挖掘文本中隐含的深层语言信息(包括词语搭配和语义韵).上述问题的存在导致现有系统的分类性能不高,尤其对隐性文本情绪分类问题表现出较大的局限性.本文尝试将基于依存句法的词语搭配特征和基于组合语义的深度特征应用于文本情绪分类,提出了一种以短语为主要线索的半马尔科夫条件随机场文本情绪分析模型.为了验证模型的有效性,利用实际构建的相关实验语料,开展了相关实验研究.实验结果表明,本文方法不仅可以显著提高文本情绪分类的准确率,而且对解决隐性情感分析问题也具有重要作用. 展开更多

关键词 文本情绪分析 隐性情绪分类 组合语义 半马尔科夫条件随机场

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基于情绪分析的事故风险感知偏差研究 被引量：6

8

作者 张羽 赵碧柳 刘红勇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期16-22,共7页

为探索公众对安全事故的风险感知,运用文本挖掘技术获得事故微博评论数据,采用中文风险感知双向编码转换器(BERT-RPC)识别惊讶和恐惧情绪,以频率惊讶测量事故概率感知偏差,以恐惧和损失惊讶测量事故损失感知偏差,基于二元逻辑回归考察... 为探索公众对安全事故的风险感知,运用文本挖掘技术获得事故微博评论数据,采用中文风险感知双向编码转换器(BERT-RPC)识别惊讶和恐惧情绪,以频率惊讶测量事故概率感知偏差,以恐惧和损失惊讶测量事故损失感知偏差,基于二元逻辑回归考察微博形式和内容对风险感知的影响。结果表明:低估安全事故风险的现象普遍存在,且对事故损失的低估更为突出;基于BERT-RPC模型的“抓取-分析”技术能够高效、低延迟地实现全网公众的风险感知偏差监测;交通行业的事故概率、损失被严重低估;一般事故的概率和特大事故的损失被严重低估;事故图片和视频有助于纠正事故损失的感知偏差,但对概率感知偏差作用有限;事故爆发初期报道对公众风险感知纠正效果最佳,调查结果公布和责任人宣判阶段次之。 展开更多

关键词 情绪分析 事故风险 感知偏差 双向编码转换器(BERT) 中文风险感知(RPC)

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基于LSTM深度学习模型的中国电信官方微博用户情绪分析 被引量：13

9

作者 蔡鑫 娄京生 《电信科学》 北大核心 2017年第12期136-141,共6页

中国电信官方微博(简称电信官微)作为一种互联网媒体,是中国电信对外发布信息并获取用户反馈的重要渠道。用户对电信官微消息内容的评论,反映了用户对中国电信品牌、产品和服务的不同态度。爬取了电信官微的消息内容和评论数据,对经过... 中国电信官方微博(简称电信官微)作为一种互联网媒体,是中国电信对外发布信息并获取用户反馈的重要渠道。用户对电信官微消息内容的评论,反映了用户对中国电信品牌、产品和服务的不同态度。爬取了电信官微的消息内容和评论数据,对经过清洗的数据采用Word2vec进行文本信息表示,并使用深度学习平台基于LSTM深度神经网络模型进行用户交互文本的正负面情感分类,实现电信官微访问用户情绪分析。 展开更多

关键词 深度学习 LSTM 情绪分析 微博

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中文情绪分析中否定形式研究 被引量：2

10

作者 张晶 侯敏 《语言科学》 CSSCI 北大核心 2017年第3期275-285,共11页

否定是影响句子情绪类别的重要因素。本文研究的否定形式包含两类:一类是否定词与情绪词语搭配形成的短语;一类是否定词和非情绪词语搭配形成的情绪表达形式。通过分析不同类型的否定形式对情绪分析的影响,制定相应的情绪分析策略。否... 否定是影响句子情绪类别的重要因素。本文研究的否定形式包含两类:一类是否定词与情绪词语搭配形成的短语;一类是否定词和非情绪词语搭配形成的情绪表达形式。通过分析不同类型的否定形式对情绪分析的影响,制定相应的情绪分析策略。否定短语规则和否定情绪词典以及语义词典的互动是该文采用的基本方法。实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 否定形式 情绪分析 否定情绪词典 否定短语规则 最小情绪因子原则

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基于网络文本大数据的热点事件社会情绪分析模型与方法 被引量：3

11

作者 王学贺 石沙沙 杜健持 《高原科学研究》 CSCD 2019年第2期80-87,共8页

随着Web2.0技术的发展,社交平台逐渐成为热点事件社会情绪的集散地。准确分析民众的社会情绪是热点事件舆情监管的重要环节。文章积极探索了基于网络文本大数据的热点事件社会情绪分析模型与方法,首先从网络文本大数据获取、数据预处理... 随着Web2.0技术的发展,社交平台逐渐成为热点事件社会情绪的集散地。准确分析民众的社会情绪是热点事件舆情监管的重要环节。文章积极探索了基于网络文本大数据的热点事件社会情绪分析模型与方法,首先从网络文本大数据获取、数据预处理、社会情绪分类体系、情感词典构建以及社会情绪分类等模块搭建了社会情绪分析模型;其次基于种子情绪词和词汇相似度计算方法实现了情绪词典自动构建方法;再次分别给出了基于情绪词典和文本分类算法的热点事件情绪分析方法;最后在'巴黎圣母院大火'和'任正非访谈实录'两个热点事件真实数据上对文章提出的模型和方法进行了验证,证明了模型和方法的有效性。 展开更多

关键词 网络文本大数据 热点事件 社会情绪分析

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文本情绪分析综述 被引量：109

12

作者 李然 林政 +2 位作者 林海伦 王伟平 孟丹 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期30-52,共23页

随着社交网络、电子商务、移动互联网等技术的发展,各种网络数据迅速膨胀.互联网上蕴含着大量带有情绪色彩的文本数据,对其充分挖掘可以更好地理解网民的观点和立场.首先介绍了情绪分析的相关背景知识,包括不同情绪分类体系和文本情绪... 随着社交网络、电子商务、移动互联网等技术的发展,各种网络数据迅速膨胀.互联网上蕴含着大量带有情绪色彩的文本数据,对其充分挖掘可以更好地理解网民的观点和立场.首先介绍了情绪分析的相关背景知识,包括不同情绪分类体系和文本情绪分析在舆情管控、商业决策、观点搜索、信息预测、情绪管理等场景的应用;然后从情绪分类的角度整理归纳了文本情绪分析的主流方法,并对其进行了细致的介绍和分析对比;最后,阐述了文本情绪分析存在的数据稀缺性、类别不平衡、领域依赖性、语言不平衡等问题,并结合大数据处理、多媒体融合、深度学习发展、特定主题挖掘和多语言协同等研究热点对文本情绪分析的前沿进展进行了概括和展望. 展开更多

关键词 情绪分析 观点挖掘 情感分析 机器学习 情绪词典

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多语言文本情绪分析模型MF-CSEL 被引量：5

13

作者 徐源音 柴玉梅 +1 位作者 王黎明 刘箴 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第5期1026-1033,共8页

现有的情绪分析方法大多针对单语言文本,但类似中英文混合的多语言表达方式被广泛应用于微博、Twitter等网络社交平台中,多语言文本情绪分析成为情感分析研究领域的重要问题之一.本文针对中英混合文本提出情绪分析模型MF-CSEL,首先基于C... 现有的情绪分析方法大多针对单语言文本,但类似中英文混合的多语言表达方式被广泛应用于微博、Twitter等网络社交平台中,多语言文本情绪分析成为情感分析研究领域的重要问题之一.本文针对中英混合文本提出情绪分析模型MF-CSEL,首先基于CBOW模型训练词向量,提出新的词向量组合方式学习含有语序信息的文本向量,并针对不同语言分别提取文本情感特征,融合TF-IDF权值矩阵,最后通过代价敏感集成学习方法对多语言文本进行细粒度的情感分析.本文提出基于语义相似度的样本空间重构算法以平衡数据集,降低错分代价,使用代价敏感集成策略去融合基分类器SVM和NB的分类结果以得到最终实验结果.同NLPCC2018多语言文本情绪分析任务的评测结果对比,结果表明本文方法具有有效性. 展开更多

关键词 情绪分析 多语言文本 代价敏感 多特征融合

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基于分类关联规则的微博情绪分析 被引量：4

14

作者 刘思 朱福喜 +1 位作者 阳小兰 刘世超 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第12期3361-3365,3393,共6页

针对微博文本语法不规则、句子间文本联系不紧密的问题,提出一种基于分类关联规则的情绪分析方法。获得一篇微博中相邻句子间的连接词,分别采用KNN和SVM算法对微博中的每个句子进行情绪分析,获得对应的情绪标签;将获得的情绪标签和连接... 针对微博文本语法不规则、句子间文本联系不紧密的问题,提出一种基于分类关联规则的情绪分析方法。获得一篇微博中相邻句子间的连接词,分别采用KNN和SVM算法对微博中的每个句子进行情绪分析,获得对应的情绪标签;将获得的情绪标签和连接词转换为关联规则项集,通过关联规则挖掘算法获得相应特征;采用SVM算法对获得的特征进行情绪分类,得到整篇微博的情绪类别。实验结果表明,该方法在情绪分类上具有较好的效果。 展开更多

关键词 情绪分析 文本分类 K最近邻算法 支持向量机 分类关联规则

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基于多模态异质动态融合的情绪分析研究 被引量：3

15

作者 丁健 杨亮 +1 位作者 林鸿飞 王健 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期112-124,共13页

近年来,利用多模态数据进行情绪分析是一个非常热门的领域。如何对模态内部信息及模态之间的相互作用进行更好的利用,是一个值得探讨的研究问题。而多个模态之间的相互作用,并不是一个静态的过程,而是动态变化的,且模态对于不同的任务... 近年来,利用多模态数据进行情绪分析是一个非常热门的领域。如何对模态内部信息及模态之间的相互作用进行更好的利用,是一个值得探讨的研究问题。而多个模态之间的相互作用,并不是一个静态的过程,而是动态变化的,且模态对于不同的任务而言也存在动态的强弱差异。若不能妥善处理,将导致模型性能的下降。该文针对时序多模态情绪数据提出了一种异质的动态融合方法,通过层次化的异质动态融合方式更完备地进行模态融合,并且动态地捕捉到模态间的相互作用。因此,该方法在提高模型性能的同时也提高了模态融合过程的可解释性。同时,该文利用多任务学习策略,将异质动态融合网络联合单个模态的自监督学习网络,获得模态的一致性及差异性特征。通过CMU-MOSI及CMU-MOSEI数据集上的实验表明该模型相比于主流模型具有优势,且模态融合的过程更具可解释性。 展开更多

关键词 多模态融合 多任务学习 情绪分析

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跨领域文本的可迁移情绪分析方法 被引量：3

16

作者 张舒萌 余增 李天瑞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第3期218-224,共7页

随着移动互联网的迅猛发展,社交网络平台充斥着大量带有情绪色彩的文本数据,对此类文本中的情绪进行分析研究不仅有助于了解网民的态度和情感,而且对科研机构和政府掌握社会的情绪变化及走向有着重要作用。传统的情感分析主要对情感倾... 随着移动互联网的迅猛发展,社交网络平台充斥着大量带有情绪色彩的文本数据,对此类文本中的情绪进行分析研究不仅有助于了解网民的态度和情感,而且对科研机构和政府掌握社会的情绪变化及走向有着重要作用。传统的情感分析主要对情感倾向进行分析,无法精确、多维度地描述出文本的情绪,为了解决这个问题,文中对文本的情绪分析进行研究。首先针对不同领域文本数据集中情绪标签缺乏的问题,提出了一个基于深度学习的可迁移情绪分类的情感分析模型FMRo-BLA,该模型对通用领域文本进行预训练,然后通过基于参数的迁移学习、特征融合和FGM对抗学习,将预训练模型应用于特定领域的下游情感分析任务中,最后在微博的公开数据集上进行对比实验。结果表明,该方法相比于目前性能最好的RoBERTa预训练语言模型,在目标领域数据集上F1值有5.93%的提升,进一步加入迁移学习后F1值有12.38%的提升。 展开更多

关键词 情绪分析 深度学习 特征融合 迁移学习

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混合式学习环境下情绪分析应用与模型研究——基于元分析的视角 被引量：13

17

作者 徐晓青 赵蔚 刘红霞 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2018年第8期70-77,共8页

情绪能够影响人们在学习和生活中的动机与状态,是影响学习效果的重要因素之一。已有研究表明,融合情绪分析的教学形式对教学效果有积极影响,本研究从元分析的角度对情绪分析相关文献进行研究,发现情绪自我报告法、情绪文本挖掘法等八种... 情绪能够影响人们在学习和生活中的动机与状态,是影响学习效果的重要因素之一。已有研究表明,融合情绪分析的教学形式对教学效果有积极影响,本研究从元分析的角度对情绪分析相关文献进行研究,发现情绪自我报告法、情绪文本挖掘法等八种情绪分析方法在教学中均有应用。本研究对这八种方法进行对比分析,探索适用于混合式学习环境的情绪分析方法,提出一种以情绪自我报告、访谈、面部表情识别与情绪文本挖掘等四种方法为主的情绪分析模型,并分析其在混合式学习中的应用前景和发展趋势,以期对研究学习者情绪的教育工作者、学者有一定的借鉴意义。 展开更多

关键词 情绪分析模型 元分析 混合式学习 自我报告法 面部表情识别

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基于概率潜在语义分析的群体情绪演进分析 被引量：4

18

作者 林江豪 周咏梅 +2 位作者 阳爱民 陈昱宏 陈晓帆 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2747-2751,2756,共6页

针对群体情绪演进分析中话题内容挖掘及其对应群体情绪分析两个层面的难题,提出了一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的群体情绪演进分析方法。该方法首先利用PLSA模型抽取时间序列上的子话题,挖掘话题内容随时间的演进规律;再利用句... 针对群体情绪演进分析中话题内容挖掘及其对应群体情绪分析两个层面的难题,提出了一种基于概率潜在语义分析(PLSA)模型的群体情绪演进分析方法。该方法首先利用PLSA模型抽取时间序列上的子话题,挖掘话题内容随时间的演进规律;再利用句法关系和情感本体库,抽取与话题内容相匹配群体情绪单元,计算情绪单元的强度,形成情绪特征向量;最后,对各子话题下的情绪强度进行求和,细粒度分析子话题和事件的整体群体情绪,深入挖掘群体情绪演进规律,并将群体情绪量化和可视化。在话题情绪单元抽取过程中,引入了句法规则和情感本体库,更细粒度地抽取情绪单元,并提高了话题内容与情绪单元匹配的准确性。实验结果表明,该模型能够实现话题内容及其群体情绪按时序特征的演进分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 群体情绪 概率潜在语义分析模型 话题挖掘 情绪演进 情绪分析

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基于社交媒体的地震灾区民众情绪反应分析 被引量：15

19

作者 曹彦波 《地震研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期245-256,共12页

社会感知技术是研究重特大地震事件中灾区民众行为反应时空特征的一种有效手段。采用情感词典和规则相结合的方法,以2013年四川芦山7.0级和2017年九寨沟7.0级地震为例,用震后24h微博数据分析了地震灾区民众微博数量特征、情感极性特征... 社会感知技术是研究重特大地震事件中灾区民众行为反应时空特征的一种有效手段。采用情感词典和规则相结合的方法,以2013年四川芦山7.0级和2017年九寨沟7.0级地震为例,用震后24h微博数据分析了地震灾区民众微博数量特征、情感极性特征、情绪时间序列特征、情绪反应空间分布特征。研究结果表明:芦山地震灾区民众负面情绪大于正面情绪,而九寨沟地震后民众正面情绪大于负面情绪,微博活跃数量程度与人口密度、生命线破坏程度、震中距离和烈度密切相关,微博活跃数量呈现空间分布不均衡特征。分析认为,2次地震后,灾区民众情感行为反应差异主要与灾区人口密度、房屋抗震性能、当地民众防震减灾意识、地震知识了解程度等密切相关。 展开更多

关键词 社交媒体 芦山地震 九寨沟地震 情绪分析

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数据资产信息披露与分析师乐观偏差——“光环效应”还是“信息风险”?

20

作者 张娆 张雅婷 《中央财经大学学报》 北大核心 2025年第11期74-90,共17页

随着数字经济的发展,数据资产成为促进企业高质量发展和推动经济增长的重要战略资源。本文基于2007—2022年A股上市公司样本,系统考察数据资产信息披露对分析师乐观偏差的影响效应以及作用机理。研究发现:企业数据资产信息披露可以显著... 随着数字经济的发展,数据资产成为促进企业高质量发展和推动经济增长的重要战略资源。本文基于2007—2022年A股上市公司样本,系统考察数据资产信息披露对分析师乐观偏差的影响效应以及作用机理。研究发现:企业数据资产信息披露可以显著提高分析师乐观偏差。机制分析表明,数据资产信息披露能够通过提高分析师乐观情绪和提振个股投资者情绪促进分析师乐观偏差。异质性分析显示,当公司信息环境较好和明星分析师跟踪程度较高时,数据资产信息披露对分析师乐观偏差的正向影响会受到抑制,而随着媒体关注度和网络舆论关注度提高,数据资产信息披露的光环作用将进一步得到强化,加剧分析师的非理性乐观预测行为。此外,数据资产信息披露对分析师乐观偏差的促进作用在高科技行业和成熟期企业中效果更加显著。 展开更多

关键词 数据资产信息披露 分析师乐观偏差 分析师乐观情绪 投资者情绪

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