大模型文本语料库之CnOpenDataA股上市公司公司债公告数据

上市公司需及时准确披露信息,其公告能影响市场,且可用于学术研究。CnOpenData推出的A股上市公司公司债公告数据,包含多字段,信息量全,能为相关研究提供有力支撑,数据截至2021.6.30,年度更新。

       根据2007年1月30日证监会令第40号公布的《上市公司信息披露管理办法》,为规范发行人、上市公司及其他信息披露义务人的信息披露行为,上市公司应当及时、准确、完整地披露相关信息,包括招股说明书、募集说明书、上市公告书、定期报告和临时报告等。

  一份及时、准确的上市公司公告足以给投资者利空或利好的信号、影响实时市场,而回溯历年上市公司公告,又能够实现学术研究中的按图索骥——市场反应、投资者情绪、公司业绩……在当下新媒体时代,上市公司公告的市场反应则更为强烈迅速,而这些都能够通过大数据来体现。

  CnOpenData推出的A股上市公司公司债公告数据,囊括股票代码、公司名称、公告标题、公告时间、分类、行业、年度等字段,信息量极全,对A股上市公司研究、证券市场研究等方面起到有力的数据支撑。


时间区间

截至2021.6.30


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相关文献

  • 张叶青、陆瑶、李乐芸,2021:《大数据应用对中国企业市场价值的影响——来自中国上市公司年报文本分析的证据》,《经济研究》 第12期。

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年度更新

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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