text-mining-for-annual-reports

#逻辑 #先利用16年年报数据的一部分数据训练数据 """ 1.选取特定股票 2.统计这些股票年报所有动词与名词的词频 3.取前100的关键词 4.统计选定的年报中这些关键词的次数，按顺序构成一个X数据集 (可以加一些交叉项来提高拟合准确度) 5.利用16年的每股收益率作为y数据集拟合上面的x数据集，得到系数k和截距b """ #然后利用模型分析16年全部数据 """ 1.统计16年所有年报的上面选定的关键词的词频，构成x数据集 2.利用上面的拟合结果k和b,来预测y 3.将y和平均每股收益率做统计分析(z检验)，如果效果好，则进行下一步操作 """ #然后利用16年全部数据训练数据集 """ 1.统计这些股票年报中上面选定的关键词的词频构成x数据集(和上面一样) 2.利用16年的平均每股收益作为y拟合x，得到k和b (可以加一些交叉项来提高拟合准确度) """ #然后分析17年全部数据 """ 1.统计17年所有年报的已选定关键词的频次，构成x数据集 2.按照所得的k和b来预测y 3.将结果和真实情况做统计分析(z检验)