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大數據時代的高管特質與企業併購

  • 作者：王琦萍|責編:張文靜
  • 出版社：上海交大
  • ISBN：9787313299581
  • 出版日期：2023/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：253
人民幣：RMB 78 元      售價：元
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內容大鋼
    本書深入探討了大數據和社交媒體時代企業併購的變革和影響。在對首席執行官與首席財務官的人格特質進行研究后，本書揭示出其與企業併購活動強度之間的緊密關係以及高管在社交媒體上的活動也對併購策略產生的顯著影響。本書引入了一種基於深度學習和情感詞典的新型情感分析模型DeepEmotionNet，它能準確地識別海量文本數據中的情感，為預測企業績效提供強有力的工具。在實際應用方面，使用DeepEmotionNet模型從高管的Twitter推文中提取出的多元情感特徵，能有效提升企業績效預測的精度。最後，本書利用深度學習模型從社交媒體上公眾對併購事件的文本和圖像反饋中提取多元情感，從而發現多模態情感特徵能夠顯著提高併購后績效的預測能力。本書揭示了在大數據和社交媒體時代，高管的人格特質、情感特質、社交媒體活動和公眾情感表達對企業併購和績效預測的深遠影響，同時，也顯示了深度學習和機器學習在這些分析中的關鍵作用。
    本書可供經濟管理專業研究人員以及企業管理者參考閱讀。
作者介紹
王琦萍|責編:張文靜
    王琦萍，華東師範大學工商管理學院助理教授。天津大學管理學學士，上海交通大學管理學碩士，香港城市大學哲學（信息系統專業）博士。曾在中國銀行、和君咨詢等大型企業有多年工作經驗。目前主要研究方向為商業大數據分析、社交網路分析與金融科技。目前主持1項國家自然科學青年項目、1項上海市浦江人才計劃項目和1項華東師範大學青年教師科研能力提升項目。
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景和研究問題
    1.1.1  研究現實背景
    1.1.2  研究理論背景
    1.1.3  研究問題
  1.2  研究的意義
  1.3  本書研究設計
    1.3.1  研究思路
    1.3.2  研究方法
    1.3.3  技術路線
    1.3.4  結構安排
第2章  大數據、社交媒體與併購相關研究
  2.1  大數據與企業發展
    2.1.1  大數據的定義與特點
    2.1.2  大數據對企業發展的重大意義
    2.1.3  企業數據挖掘
    2.1.4  大數據分析技術和框架
  2.2  社交媒體與企業發展的文獻綜述
    2.2.1  社交媒體的定義與種類
    2.2.2  主流社交媒體介紹
    2.2.3  社交媒體對企業發展的重要作用
    2.2.4  社交媒體對企業發展帶來的挑戰
  2.3  企業併購的文獻綜述
    2.3.1  什麼是併購
    2.3.2  企業併購的原因
    2.3.3  我國併購發展狀況
    2.3.4  企業併購的影響因素
  2.4  大數據時代的企業併購
    2.4.1  金融科技
    2.4.2  大數據與社交媒體背景下的企業併購
  2.5  本章小結
第3章  CEO-CFO的人格特質對企業併購強度的影響研究：基於pAttCLSIM型
  3.1  引言
  3.2  理論基礎與文獻綜述
    3.2.1  大五人格理論
    3.2.2  高管特質的相關研究
    3.2.3  高管人格特質與企業併購的相關研究
    3.2.4  CEO—CFO夥伴關係的相關研究
    3.2.5  現有的人格特質分析方法
  3.3  研究假設
    3.3.1  CEO盡責性與併購強度的關係
    3.3.2  CEO開放性與併購強度的關係
    3.3.3  CEO神經質與併購強度的關係
    3.3.4  CFO與CEO性格相似性的調節作用
  3.4  數據獲取與研究方法
    3.4.1  數據來源與數據處理
    3.4.2  pattCLSTM人格分析模型
    3.4.3  pAttCLSTM模型的可靠性檢驗
    3.4.4  研究變數設計
    3.4.5  描述性統計及相關性檢驗

    3.4.6  計量經濟模型
  3.5  實證結果分析
    3.5.1  主要結論
    3.5.2  CEO-CFO人格特質的成對相互作用
  3.6  穩健性檢驗
    3.6.1  控制數據挖掘方法中的預測誤差
    3.6.2  控制內生性
    3.6.3  CEO任期晚于CFO任期
    3.6.4  剔除高管發言少於2000字的樣本
  3.7  本章小結
    3.7.1  結語
    3.7.2  理論貢獻和管理啟示
    3.7.3  局限性和未來研究方向
第4章  高管個人社交賬戶的使用對企業併購戰略的影響：基於雙重差分模型的實證研究
  4.1  引言
  4.2  理論基礎與文獻綜述
    4.2.1  社交媒體在組織環境中的使用
    4.2.2  高管使用社交媒體的相關文獻
    4.2.3  社交媒體參與的相關文獻
    4.2.4  高層梯隊理論
    4.2.5  社會存在理論
  4.3  研究假設
    4.3.1  高管使用社交媒體與併購方企業的併購可能性
    4.3.2  高管使用社交媒體和併購方企業的併購公告收益
    4.3.3  社交媒體行為參與的調節效應
  4.4  數據獲取與研究設計
    4.4.1  數據獲取
    4.4.2  研究變數設計
    4.4.3  描述性統計分析
    4.4.4  研究設計
  4.5  實證結果分析
  4.6  穩健性檢驗
    4.6.1  平行趨勢假設之安慰劑檢驗
    4.6.2  平行趨勢假設之高管使用社交媒體前後的動態趨勢
    4.6.3  互為因果檢驗
    4.6.4  高管是否使用Facebook
    4.6.5  社交高管是否為CEO
  4.7  本章小結
    4.7.1  理論貢獻
    4.7.2  管理啟示
    4.7.3  局限性和未來研究方向
第5章  基於深度學習和情感詞典的高管情感特徵技術基礎研究
  5.1  引言
  5.2  情感分類文獻綜述
    5.2.1  情感概述
    5.2.2  不同層級的情感分類任務
    5.2.3  常見情感分類模型
    5.2.4  情感數據集
    5.2.5  常見的深度學習框架
    5.2.6  分類任務評價指標

    5.2.7  現有文獻評述
  5.3  基於深度學習和情感詞典的文本情感分類框架
    5.3.1  模型總體框架
    5.3.2  Contextual Encodei。s模塊
    5.3.3  Message2Vec模塊
    5.3.4  Emotion2Vec模塊
  5.4  基準數據集和評估過程
  5.5  對比實驗
  5.6  消融實驗
  5.7  本章小結
第6章  基於機器學習和高管情感特徵的企業績效預測研究
  6.1  引言
  6.2  理論基礎與文獻綜述
    6.2.1  情感即社會信息理論
    6.2.2  企業績效與社交媒體的重要價值
  6.3  理論模型和研究假設
    6.3.1  高管情感與企業績效
    6.3.2  高管情感的預測能力
  6.4  數據獲取與研究方法
    6.4.1  情感分析方法
    6.4.2  數據來源與樣本選擇
    6.4.3  研究變數設計
    6.4.4  計量模型構建
  6.5  實證結果分析
    6.5.1  描述性統計分析
    6.5.2  相關性檢驗分析
    6.5.3  回歸分析
  6.6  基於機器學習和高管情感特徵的企業績效預測實驗
  6.7  穩健性檢驗
    6.7.1  互為因果檢驗
    6.7.2  控制選擇性偏差
    6.7.3  控制數據挖掘方法中的預測誤差
    6.7.4  情感的另類表徵
    6.7.5  控制額外的社交媒體因素
  6.8  本章小結
    6.8.1  理論貢獻
    6.8.2  管理啟示
    6.8.3  局限性和未來研究方向
第7章  多模態情感對企業併購后績效的預測研究
  7.1  引言
  7.2  研究方法
    7.2.1  文本情感分類方法
    7.2.2  圖像情感分類方法
  7.3  企業併購績效預測實驗
    7.3.1  數據描述
    7.3.2  研究涉及的關鍵變數
    7.3.3  實驗結果
  7.4  本章小結
第8章  研究結論與展望
  8.1  研究結論

  8.2  對未來企業進行併購實踐的意見和建議
  8.3  研究局限性及未來研究展望
    8.3.1  研究局限性
    8.3.2  未來研究展望
附錄  大五人格測試問卷
參考文獻
索引

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