年报文本情绪与上市公司违规行为识别

——基于机器学习文本分析方法的实证研究

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摘要：随着文本大数据分析的发展，非结构化数据的分析成为研究热点，这为理解公司违规行为提供了新的研究视角。以2009—2019年深沪A股非金融类上市公司为样本，通过机器学习的文本分析方法对11 040份上市公司年度财务报告中的“管理层讨论与分析”（MD&A）的文本情绪进行测度，研究文本情绪与公司违规行为的关系。（剩余16717字）

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