“西交财会前沿论坛”2018年第25期

贝斯特bst3344游戏胡楠教授学术报告

讲座题目：文本挖掘在经管研究领域的应用研究——高管团队语言风格匹配、创新、战略、管理层短视的文本度量和经济后果

主讲人：Prof. Nan Hu (胡楠 教授)

时间：2018年12月18日(星期二)上午10:00-12:00

地点：贝斯特bst3344游戏7003

欢迎各位老师和同学届时光临！

贝斯特bst3344游戏会计与财务系

2018年12月14日

报告人简介：胡楠，贝斯特bst3344游戏会计系教授、博士生导师。曾担任美国史蒂文斯理工学院、威斯康辛大学以及新加坡管理大学教师和博士生导师。

胡楠教授的研究工作主要集中于通过运用交叉学科(计算机、会计、金融、市场、信息、文本挖掘、深度学习、人工智能)的方法来研究信息的价值。截止目前，胡楠教授在国际知名期刊发表论文41篇，其中3篇文章发表在UT Dallas商学院认定的24种期刊目录中,4篇文章发表在金融时报（FT）商学院认定的50种期刊目录中，17篇文章发表在ABS3期刊目录上，会计领域的期刊包括JAAF、JBFA、JAPP、RQFA及Abacus等，信息领域的有MISQ、JMIS、CACM、DSS、IEEE、TEM及JBR等，运筹领域的有POM等。文章谷歌引用近3000次，多篇文章单篇引用超过300次，是Springer出版社单篇引用全球排名前1%的作者，也是SSRN下载排名前10%的作者。

讲座摘要：如何利用文本分析方法从公司披露文本中提取有价值的信息已经成为目前经管领域的一大研究热点。本次讲座将分享高管团队特征（语言风格）匹配、管理会计六维度、描述性创新、公司竞争战略、管理会计能力等文本指标的衡量方法以及对应的经济后果研究。文本分析方法相比传统人工评分、问卷调查等研究方法，具备操作较为简单，数据质量受到较少因素干扰，可以实现大样本研究等优点。但要实现一项有深度的文本研究，学者们通常需要掌握从爬虫、PDF解析、数据清洗、中文分词到深度学习等大量复杂的计算机技术和自然语言算法。本次讲座还将系统讲述以上文本分析方法的操作流程，并且分享如何实现对文本特征的度量。