本人对于收购事件的评论

AMD与nVidia的技术竞争

最新推荐文章于 2024-08-05 19:02:09 发布

原创最新推荐文章于 2024-08-05 19:02:09 发布 · 709 阅读

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一开始我以为AMD有毛病弄一个巨大债务背着，并且想着好不容易加拿大有一个高科技公司就又被老美收了，况且何国源的心情~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

但是，对于nVidia，当然是怒火冲天等等一系列表情~~，我很爽地说，拜拜，nForce6，以及黄仁勋的便秘表情~~

确定要放弃本次机会？

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### 使用Python进行并购重组事件的研究方法 #### 数据收集对于并购重组事件的研究，数据源的选择至关重要。可以从公开渠道获取公司发布的正式公告来提取并购重组的信息。例如，东方财富网提供了沪深A股的公告查询服务[^4]。利用Python编写脚本自动化抓取特定公司的公告信息是一种有效的方法。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_announcements(stock_code): url = f"http://data.eastmoney.com/notices/stock/{stock_code}.html" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') announcements = [] for item in soup.select('.newsList li'): title = item.a['title'] link = "http://data.eastmoney.com" + item.a['href'] date = item.span.string.strip() announcement = { 'title': title, 'link': link, 'date': date } announcements.append(announcement) return announcements ``` 此函数`fetch_announcements`接收一个股票代码参数并返回该企业的最新公告列表。这有助于研究人员快速定位可能涉及并购活动的相关文档。 #### 文本挖掘与自然语言处理(NLP) 一旦获得了足够的原始文本资料之后，则需借助NLP技术来进行进一步的内容解析工作。具体来说就是先要完成文章预处理操作，比如分句、分词等；再识别出含有潜在意义变化词汇（即触发词）所在的句子，并将其标记为候选事件记录下来以便后续分类确认其属于何种类型的经济行为——这里指的就是并购重组类别的判定过程[^3]。 ```python import jieba.posseg as psg trigger_words = {"收购": "MERGER", "兼并": "MERGER"} def preprocess(text): sentences = text.split('。')[:-1] processed_sentences = [] for sentence in sentences: words = [(word, flag) for word, flag in psg.cut(sentence)] trigger_found = any(word in trigger_words.keys() for word, _ in words) if trigger_found: event_type = next((trigger_words[word] for word, _ in words if word in trigger_words), None) processed_sentence = { 'original': sentence, 'event_type': event_type } processed_sentences.append(processed_sentence) return processed_sentences ``` 上述代码展示了如何定义一组常见的中文并购术语及其关联的事件标签，并实现了简单的基于规则匹配机制去发现文中是否存在这样的关键词汇组合从而初步判断是否有关联性的商业动作发生。 #### 结果可视化最后，在完成了所有必要的数据分析步骤以后，还可以考虑采用图表形式展示研究成果以增强直观感受度。Matplotlib或Seaborn这类绘图库可以帮助创建高质量的数据图形化表达方式。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_event_distribution(events): types_count = {} for event in events: type_ = event['event_type'] if type_ not in types_count: types_count[type_] = 0 types_count[type_] += 1 labels = list(types_count.keys()) sizes = [types_count[label] for label in labels] fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90) ax1.axis('equal') plt.show() ``` 这段程序片段用于统计不同类型并购事件的数量比例并通过饼状图的形式展现出来。