| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第14-16页 |
| 1.2.2 实践意义 | 第16页 |
| 1.3 研究内容与框架 | 第16-18页 |
| 第二章 基础理论与文献综述 | 第18-29页 |
| 2.1 基础理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 机器学习文本情感分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 会计盈余 | 第19页 |
| 2.1.3 有效市场假说 | 第19-20页 |
| 2.1.4 行为金融学 | 第20-21页 |
| 2.2 国内外文献综述 | 第21-28页 |
| 2.2.1 会计盈余与市场反应 | 第21-24页 |
| 2.2.2 媒体报道与市场反应 | 第24-25页 |
| 2.2.3 文本挖掘与资本市场 | 第25-26页 |
| 2.2.4 文本情感分析与市场反应 | 第26-28页 |
| 2.3 文献评述 | 第28-29页 |
| 第三章 研究假设 | 第29-35页 |
| 3.1 市场反应与外部文本情感倾向 | 第29-30页 |
| 3.2 外部信息情感倾向调节了会计盈余的市场反应 | 第30-35页 |
| 3.2.1 正、负文本情感倾向分类条件下的研究假设 | 第32-33页 |
| 3.2.2 不同新闻热度分类条件下的研究假设 | 第33-35页 |
| 第四章 研究设计和方法 | 第35-40页 |
| 4.1 样本选择和数据来源 | 第35页 |
| 4.2 研究变量与模型设计 | 第35-40页 |
| 4.2.1 被解释变量——超额收益率(CAR) | 第36-37页 |
| 4.2.2 解释变量——未预期会计盈余(UE)、文本情感倾向(ET) | 第37-38页 |
| 4.2.3 控制变量 | 第38-39页 |
| 4.2.4 模型设计 | 第39-40页 |
| 第五章 实证分析 | 第40-46页 |
| 5.1 描述性统计 | 第40-41页 |
| 5.2 相关性统计 | 第41-43页 |
| 5.3 回归分析 | 第43-46页 |
| 第六章 稳健性检验 | 第46-49页 |
| 第七章 研究结论及不足 | 第49-51页 |
| 7.1 研究结论 | 第49页 |
| 7.2 研究创新 | 第49-50页 |
| 7.3 研究不足与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |