上市公司高管薪酬与文本分析数据集ExecutiveCompensationandTextAnalysisDataset-lemonlulu

数据来源：互联网公开数据

标签：高管薪酬, SEC文件, 文本分析, 公司治理, 财务分析, 合同类型, 机器学习, 企业管理

数据概述：该数据集包含来自美国证券交易委员会（SEC）披露的上市公司文件，记录了上市公司高管薪酬相关信息以及对应的文本内容，适用于公司治理、财务分析和文本挖掘等领域的研究。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围覆盖多个年份，具体年份信息包含在数据集内，可根据“fyear”字段进行筛选。地理范围：数据主要来源于美国上市公司，通过SEC文件进行披露。数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要字段包括：公司识别码（cik）、财年（fyear）、文件名称（file）、公告年份（ann_year）、数据日期（datadate）、公司股票代码（gvkey）、管理层讨论与分析文本（cda_text）、错误信息（error）、原始数据（raw_data）、合同类型（contract_type）、维度信息（dimension）、细节信息（details）、指标（metrics）以及分析结果（analysis_result）。数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，如employee.csv、all_clean_1_part1.csv等，便于数据分析和处理。其中，cda_text字段包含管理层讨论与分析文本，可用于文本分析。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于公司治理、高管薪酬、文本挖掘等领域的学术研究，如分析高管薪酬与公司业绩的关系、基于文本信息的公司风险评估等。行业应用：可以为金融分析师、投资机构提供数据支持，尤其是在公司估值、风险管理、投资决策等方面。决策支持：支持公司管理层进行薪酬结构优化、治理模式改进等决策。教育和培训：作为金融、会计、管理学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解公司财务、治理及相关文本信息。此数据集特别适合用于探索高管薪酬与公司业绩、文本内容之间的关联性，帮助用户实现风险预警、投资策略优化等目标。