公司高管薪酬讨论与分析文本数据集_Executive_Compensation_Discussion_and_Analysis_Text_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：高管薪酬, 文本分析, 公司治理, 财务报告, 自然语言处理, 文本挖掘, 机器学习, 薪酬制度
数据概述：
该数据集包含来自美国证券交易委员会（SEC）披露的公司高管薪酬讨论与分析（CD&A）文本数据，记录了不同年份上市公司关于高管薪酬方案的详细讨论与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖2007年至2021年，提供了长达15年的时间序列数据。
地理范围：数据主要来源于美国上市公司，反映了美国企业高管薪酬的实践情况。
数据维度：数据集包括cik（公司中心索引编号）、file（SEC文件编号）、ann_year（公告年份）、fyear（财年）、datadate（数据日期）、gvkey（Global Company Key，全球公司关键标识符）和cda_text（CD&A文本）等字段。
数据格式：数据以CSV格式存储，每个CSV文件对应一个财年的数据，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于SEC的公开披露文件，经过提取和整理，提供了结构化的CD&A文本数据。
该数据集适合用于公司治理、财务报告分析和自然语言处理相关的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于公司治理、高管薪酬、财务报告等领域的学术研究，例如分析高管薪酬与公司业绩的关系，以及研究薪酬披露文本的情感分析。
行业应用：可以为金融行业、咨询公司等提供数据支持，特别是在风险评估、投资决策、薪酬咨询等方面。
决策支持：支持企业优化高管薪酬方案，改进公司治理结构，提高信息披露质量。
教育和培训：作为公司治理、财务分析、文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解高管薪酬制度。
此数据集特别适合用于探索高管薪酬与公司业绩、公司治理水平之间的关系，以及分析高管薪酬披露文本的语言特征，帮助用户实现深入的财务分析和风险评估。
