高管媒体情绪偏差(Tetlock净情绪法)
「高管媒体情绪偏差(Tetlock净情绪法)」，覆盖 2010-2024 年，频率 年度，上市公司层级，含 21 个变量，样本量约 46,693。 衡量高管个人媒体形象与公司整体媒体形象的偏离程度。
| 时间跨度 | 2010-2024 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 21 |
| 样本量 | 46,693 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 股票代码
- StkName [证券简称] — 证券简称
- Year [年份] — 财务年度
- Province [省份] — 公司注册所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 省份行政区划代码(6位)
- City [城市] — 公司注册所在城市
- CityCode [城市代码] — 城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册所在区县
- CountyCode [区县代码] — 区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称
- ExecPressTone [高管报刊情绪] — 基于高管新闻文章级情感标注，计算公式为：(高管正面报刊新闻数 - 高管负面报刊新闻数) / 高管报刊新闻总数，取值范围[-1, 1]，越大代表高管在报刊媒体中的形象越正面
- ExecOnlineTone [高管网络情绪] — 基于高管新闻文章级情感标注，计算公式为：(高管正面网络新闻数 - 高管负面网络新闻数) / 高管网络新闻总数，取值范围[-1, 1]，越大代表高管在网络媒体中的形象越正面
- FirmPressTone [公司报刊情绪] — 基于公司新闻文章级情感标注，计算公式为：(公司正面报刊新闻数 - 公司负面报刊新闻数) / 公司报刊新闻总数，取值范围[-1, 1]，越大代表公司在报刊媒体中的形象越正面
- FirmOnlineTone [公司网络情绪] — 基于公司新闻文章级情感标注，计算公式为：(公司正面网络新闻数 - 公司负面网络新闻数) / 公司网络新闻总数，取值范围[-1, 1]，越大代表公司在网络媒体中的形象越正面
- PressGap [报刊情绪偏差] — 参考Core, Guay & Larcker (2008, JFE)的媒体监督理论，计算公式为：高管报刊情绪 - 公司报刊情绪，正值表示高管形象优于公司(光环效应)，负值表示高管形象劣于公司，用作研究变量，越大代表高管媒体形象相对公司越正面
- OnlineGap [网络情绪偏差] — 参考Core, Guay & Larcker (2008, JFE)的媒体监督理论，计算公式为：高管网络情绪 - 公司网络情绪，正值表示高管形象优于公司(光环效应)，负值表示高管形象劣于公司，用作研究变量，越大代表高管媒体形象相对公司越正面
- ExecPressTotal [高管报刊新闻数] — 高管相关报刊报道总数，基于高管新闻数据按年度-公司聚合。单位：篇
- ExecOnlineTotal [高管网络新闻数] — 高管相关网络报道总数，基于高管新闻数据按年度-公司聚合。单位：篇
- FirmPressTotal [公司报刊新闻数] — 公司层面报刊报道总数，基于财经新闻数据按年度-公司聚合。单位：篇
- FirmOnlineTotal [公司网络新闻数] — 公司层面网络报道总数，基于财经新闻数据按年度-公司聚合。单位：篇
常见问题
- 「高管媒体情绪偏差(Tetlock净情绪法)」是什么数据集？
- 高管媒体情绪偏差(Tetlock净情绪法)，隶属信息环境。衡量高管个人媒体形象与公司整体媒体形象的偏离程度。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2010-2024 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 21 个变量。核心指标包括：高管报刊情绪、高管网络情绪、公司报刊情绪、公司网络情绪、报刊情绪偏差、网络情绪偏差、高管报刊新闻数、高管网络新闻数、公司报刊新闻数、公司网络新闻数。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 46,693 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 本数据集旨在衡量高管个人媒体形象与公司整体媒体形象之间的差异，即高管媒体情绪偏差。该偏差反映了高管个人声誉与公司声誉的偏离程度，可用于研究媒体监督、高管光环效应或污名效应等议题。计算过程分为两个步骤：首先，分别计算高管层面和公司层面在报刊与网络两种媒体渠道上的情绪得分；其次，通过计算两者差值得到最终的偏差指标。 高管层面的媒体情绪得分基于与特定高管相关的新闻报道进行测算。对于报刊媒体，$ExecPressTone$的计算公式为： $$ExecPressTone = \frac{ExecPressPos - ExecPressNeg}{ExecPressTotal}$$ 其中$ExecPressPos$为年度内与该公司高管相关的正面报刊新闻数，$ExecPressNeg$为负面报刊新闻数，$ExecPressTotal$为高管相关报刊新闻总数。该指标取值范围为[-1, 1]，数值越大，表明高管在报刊媒体中的形象越正面。高管网络情绪$ExecOnlineTone$的计算方法与之类似，使用高管相关的网络新闻数据进行计算。 公司层面的媒体情绪得分基于与公司整体相关的新闻报道进行测算。对于报刊媒体，$FirmPressTone$的计算公式为： $$FirmPressTone = \frac{FirmPressPos - FirmPressNeg}{FirmPressTotal}$$ 其中$FirmPressPos$为年度内与该公司相关的正面报刊新闻数，$FirmPressNeg$为负面报刊新闻数，$FirmPressTotal$为公司层面报刊新闻总数。该指标同样取值范围为[-1, 1]，数值越大，表明公司在报刊媒体中的形象越正面。公司网络情绪$FirmOnlineTone$的计算方法与之类似，使用公司层面的网络新闻数据进行计算。 在获得高管与公司两个层面的媒体情绪得分后，计算两者之间的差值，得到核心的偏差指标。报刊情绪偏差$PressGap$的计算公式为$PressGap = ExecPressTone - FirmPressTone$。网络情绪偏差$OnlineGap$的计算公式为$OnlineGap = ExecOnlineTone - FirmOnlineTone$。偏差值为正，表明高管个人媒体形象优于公司整体形象，可能体现“光环效应”；偏差值为负，则表明高管个人媒体形象劣于公司整体形象，可能体现“污名效应”。偏差值的绝对值越大，代表高管与公司形象的偏离程度越高。 补充说明 - 计算情绪得分时，若某年度内某主体（高管或公司）在特定媒体类型（报刊或网络）上的新闻报道总数为0，则对应的情绪得分视为缺失值。 - 数据集包含公司注册地信息（省份、城市、区县）及对应的行政区划代码，以及按中上协行业分类标准划分的行业代码与名称。 参考文献 - Core J E, Guay W R, Larcker D F. The power of the pen and executive compensation[J]. Journal of Financial Economics, 2008, 88(1): 1-25. - Tetlock P C. Giving content to investor sentiment: The role of media in the stock market[J]. The Journal of Finance, 2007, 62(3): 1139-1168.
- 如何获取该数据集？
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