五一开班 | “结构模型、DSGE、Stata实证前沿、空间计量、Python数据挖掘”工作坊之七

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大家好，五一劳动节假期我们将迎来了新的一期“结构模型、DSGE、Stata实证前沿、空间计量、Python数据挖掘”工作坊，欢迎大家报名参加。我们将分七次为大家介绍本次工作坊的详细内容，敬请期待。

五一工作坊之七.

/ Python网络爬虫与文本分析/

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/ 课程简介/

▍时间

2022年五一期间（具体时间待定）

每天6小时（8:30 — 11:30；14:00 — 17:00）+ 30分钟答疑（部分课程晚间18:30-21:30进行）

▍地点

线上直播（电脑端与手机端皆可播放）

▍主讲嘉宾

王非（中国人民大学）、司继春（上海对外经贸大学）、李光勤（安徽财经大学）、邹建文（中南财经政法大学）、邓建鹏（上海财经大学）、王文甫（四川大学）、邓旭东（哈尔滨工业大学）、刘文革（课程总策划）、谢杰（课程总协调）

▍课程纲要

课程目标：掌握Python语法、网络爬虫、文本分析、机器学习的核心知识点和分析思路。

核心知识点：爬虫原理及应用、 非结构化文本数据挖掘的思路及方法、机器学习应用等。

环境配置：安装anaconda，注意安装过程中勾选Add Anaconda to the system Path environment variable、Register Anaconda as the system python 3.x。

课件资料：本课程全部使用jupyter notebook文件作为课程课件，开课前3天会将代码数据等相关资料发给各位。

▍课程特色

接地气：以经管学术需求为导向， 将Python分为语法篇、采集数据篇、文本分析篇、机器学习篇四大部分。

好理解：知识点力求通俗易懂，少了晦涩的计算机术语，多了通俗易懂的使用场景和实战讲解。

上手快：所有知识点均有可重复使用的代码块，犹如一块块的积木，课后您可以根据分析需要，快速搭建出自己的Python代码。

开课前建立微信答疑群，长期有效，随时与老师探讨

▍价格

Python网络爬虫与文本分析：2000元；回放10天

▍优惠政策

个人报名优惠：报名两位老师的课程9折；三位老师的课程8折；四位及以上老师的课程7.5折；老学员9折；学生优惠200元/人。

团队报名优惠：三人成团及以上9折；五人成团及以上8折。

各类叠加不超过7.5折

详情请咨询汪老师（17816181460）

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/ 主讲嘉宾 /

邓旭东：哈尔滨工业大学(HIT)管理学院信息管理系统方向在读博士。曾在多所大学分享数据采集和文本分析。运营公众号：大邓和他的Python，主要分享Python、爬虫、文本分析、机器学习等内容。

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/ 课程安排 /

在科学研究中，数据的获取及分析是最重要的也是最棘手的两个环节！

在前大数据时代，一般使用实验法、调查问卷、访谈或者二手数据等方式，将数据整理为结构化的表格数据，之后再使用各种计量分析方法，对这些表格数据进行分析。但大数据时代，网络数据成为各方学者亟待挖掘的潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于海量的网页中。

那么对于经管为代表的人文社科类专业科研工作者而言，通过Python可以帮助学者解决使用Web数据进行科研面临的两个问题：

1. 网络爬虫技术 解决如何从网络世界中高效地采集数据

2. 文本分析技术 解决如何从杂乱的文本数据中抽取文本信息(变量)

▍第一天上午、下午

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一、Python语法入门

• Python跟英语一样是一门语言

• 数据类型之字符串

• 数据类型之列表元组集合

• 数据类型之字典

• 数据类型之布尔值、None

• 逻辑语句(if&for&tryexcept)

• 列表推导式

• 理解函数

• 常用的内置函数

• os路径库

• 内置库csv文件库

• 常见错误汇总

二、数据采集

• 网络爬虫原理

• 寻找网址规律

• 获取网页-requests库

• pyquery库解析html网页

• 案例 1：豆瓣小说

• json库解析json网页

• 案例 2：知乎

• 案例 3：微博

• 案例 4：批量下载文档、多媒体文件

• 案例 5：上市公司定期报告pdf批量下载

• 区分动态网站与静态网站

▍第二天上午、下午

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三、初识文本分析

• 文本分析在经管领域中的应用

• 读取文件中的数据(txt、pdf、docx、xlsx、csv)

• 数据清洗re库-从文本中抽取姓名、年龄、电话、数字等各种信息

• 案例 6：如何将多个文件中的数据整理到一个excel中

• 中文jieba分词

• 案例 7：词频统计、制作词云图

• 案例 8：共现法扩展情感词典

• 案例 9：词向量word2vec扩展情感词典

• 案例 10：中文情感分析(无权重词典法)

• 数据分析pandas库快速入门

• 案例 11：使用pandas对excel中的文本进行情感分析

• 案例 12：计算地图中两点(经纬度)距离及方位角

四、机器学习与文本分析

• 了解机器学习

• 使用机器学习做文本分析的流程

• scikit-learn机器学习库简介

• 文本特征工程-将文本转化为机器可处理的数字向量

• 认识词袋法、one-hot、Tf-Idf、word2vec

• 案例 13：使用tf-idf进行情感分析（有权重词典法）

• 案例 14：使用标注工具对文本数据进行标注

• 案例 15：在线评论文本分类

• 文本相似性计算

• 案例 16：使用文本相似性识别变化(政策连续性)

• 案例 17：Kmeans聚类算法

• 案例 18：LDA话题模型

• 案例 19：识别图片中的文本

• python爬虫、文本分析、机器学习等技术在论文中的应用赏析

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/ 文本分析相关论文 /

参照四篇论文的摘要，可以通过场景化等的方式帮助我们迅速理解上面两个问题。摘要部分的加粗内容是论文用到的分析技术，在我们的课程中均有与之对应的知识点和代码。

王伟,陈伟,祝效国,王洪伟.众筹融资成功率与语言风格的说服性——基于Kickstarter的实证研究[J].管理世界,2016(05):81-98.

摘要：众筹融资效果决定着众筹平台的兴衰。众筹行为很大程度上是由投资者的主观因素决定的，而影响主观判断的一个重要因素就是语言的说服性。而这又是一种典型的用 户产生内容（UGC），项目发起者可以采用任意类型的语言风格对项目进行描述。不同的语 言风格会改变投资者对项目前景的感知，进而影响他们的投资意愿。 首先，依据 Aristotle 修 辞三元组以及 Hovland 说服模型，采用扎根理论，将众筹项目的语言说服风格分为 5 类：诉诸可信、诉诸情感、诉诸逻辑、诉诸回报和诉诸夸张。 

然后，借助文本挖掘方法，构建说服风格语料库，并对项目摘要进行分类。

最后，建立语言说服风格对项目筹资影响的计量模型，并对 Kickstarter 平台上的 128345 个项目进行实证分析。总体来说，由于项目性质的差异，不同 的项目类别对应于不同的最佳说服风格。

胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短视主义影响企业长期投资吗？——基于文本分析和机器学习[J].管理世界,2021,37(05):139-156+11+19-21.

在可持续发展战略导向下，秉持长远理念是企业抵御外部环境威胁和拥有可持续经营能力的基 石。然而，作为企业掌舵人的管理者并非都具有长远的目光。本文基于高层梯队理论和社会心理学中的时间 导向理论，提出了管理者内在的短视主义特质与企业资本支出和研发支出的关系，并采用文本分析和机器学习技术构建出管理者短视主义指标从而对其进行实证检验。研究结果发现，年报 MD&A 中披露的“短期视域” 语言 能够反映管理者内在的短视主义特质，管理者短视会导致企业减少资本支出和研发支出。当公司治理水平、监督型机构投资者的持股比例以及分析师关注度越高时，管理者短视主义对这些长期投资的负向影响越易受到抑制。最终，管理者短视主义导致的研发支出减少和资本投资效率降低会损害企业的未来绩效。本文拓宽了管理者短视主义的行为后果分析，对企业高层次管理人才的聘任以及企业和政府的监管具有重要的实践启示。同时，本文将文本分析和机器学习方法引入管理者短视主义的研究，为未来该领域的研究提供了参考和借鉴。

Wang, Quan, Beibei Li, and Param Vir Singh. "Copycats vs. original mobile apps: A machine learning copycat-detection method and empirical analysis." Information Systems Research 29, no. 2 (2018): 273-291.

摘要: 尽管移动应用程序市场的增长为移动应用程序开发人员创新提供了巨大的市场机会和经济诱因，但它也不可避免地刺激了模仿者开发盗版软件。原始应用的从业人员和开发人员声称，模仿者窃取了原始应用的想法和潜在需求，并呼吁应用平台对此类模仿者采取行动。令人惊讶的是，很少有严格的研究来分析模仿者是否以及如何影响原始应用的需求。

进行此类研究的主要威慑因素是缺乏一种客观的方法来识别应用程序是模仿者还是原创者。通过结合自然语言处理，潜在语义分析，基于网络的聚类和图像分析等机器学习技术，我们提出了一种将应用识别为原始或模仿者并检测两种模仿者的方法：欺骗性和非欺骗性。

根据检测结果，我们进行了经济计量分析，以确定五年间在iOS App Store中发布的5,141个开发人员的10,100个动作游戏应用程序样本中，模仿应用程序对原始应用程序需求的影响。我们的结果表明，特定模仿者对原始应用需求的影响取决于模仿者的质量和欺骗程度。高质量的非欺骗性复制品会对原件产生负面影响。相比之下，低质量，欺骗性的模仿者正面影响了对原件的需求。

结果表明，从总体上讲，模仿者对原始移动应用程序需求的影响在统计上是微不足道的。我们的研究通过提供一种识别模仿者的方法，并提供模仿者对原始应用需求的影响的证据，为越来越多的移动应用消费文献做出了贡献。

Markowitz, D. M., & Shulman, H. C. (2021). The predictive utility of word familiarity for online engagements and funding. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(18).

处理流畅性等元认知框架通常表明人们对简单和通用的语言的反应比复杂和技术性语言更有利。与复杂的信息相比，人们更容易处理简单和非技术性的信息，因此会更多地与目标进行互动。在涵盖 12 个现场样本（总 n = 1,064,533）的两项研究中，我们通过展示人们在付出时间和注意力时更多地使用非技术语言（例如，简单的在线语言往往会获得更多社交信息）来建立并复制这种越简单越好的现象）。然而，人们在捐款时会对复杂的语言做出反应（例如，慈善捐赠活动和赠款摘要中的复杂语言往往会收到更多的钱）。这一证据表明，人们根据时间或金钱目标以不同的方式使用复杂语言的启发式方法。这些结果强调语言是社会和心理过程的镜头，以及大规模测量文本模式的计算方法。

 文本分析相关论文汇总：（上下滑动可浏览）

[1] 沈艳,陈赟,黄卓．文本大数据分析在经济学和金融学中的应用：一个文献综述[EB/OL].http://www.ccer.pku.edu.cn/yjcg/tlg/242968.htm,2018-11-19[2] 王伟,陈伟,祝效国,王洪伟. 众筹融资成功率与语言风格的说服性-基于Kickstarter的实证研究.管理世界.2016;5:81-98.[3] 胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短视主义影响企业长期投资吗？——基于文本分析和机器学习[J].管理世界,2021,37(05):139-156+11+19-21.[4] Kai Li, Feng Mai, Rui Shen, Xinyan Yan, Measuring Corporate Culture Using Machine Learning, The Review of Financial Studies,2020[5] Kenneth Benoit. July 16, 2019. “Text as Data: An Overview.” Forthcoming in Cuirini, Luigi and Robert Franzese, eds. Handbook of Research Methods in Political Science and International Relations. Thousand Oaks: Sage.[6] Loughran T, McDonald B. Textual analysis in accounting and finance: A survey[J]. Journal of Accounting Research, 2016, 54(4): 1187-1230. Author links open overlay panelComputational socioeconomics[7] Berger, Jonah, Ashlee Humphreys, Stephan Ludwig, Wendy W. Moe, Oded Netzer, and David A. Schweidel. "Uniting the tribes: Using text for marketing insight." Journal of Marketing 84, no. 1 (2020): 1-25.[8] Banks, George C., Haley M. Woznyj, Ryan S. Wesslen, and Roxanne L. Ross. "A review of best practice recommendations for text analysis in R (and a user-friendly app)." Journal of Business and Psychology 33, no. 4 (2018): 445-459.[9] Cohen, Lauren, Christopher Malloy, and Quoc Nguyen. "Lazy prices." The Journal of Finance 75, no. 3 (2020): 1371-1415.[10] 孟庆斌, 杨俊华, 鲁冰. 管理层讨论与分析披露的信息含量与股价崩盘风险——基于文本向量化方法的研究[J]. 中国工业经济, 2017 (12): 132-150.[11] Wang, Quan, Beibei Li, and Param Vir Singh. "Copycats vs. Original Mobile Apps: A Machine Learning Copycat-Detection Method and Empirical Analysis." Information Systems Research 29.2 (2018): 273-291.[12] Hoberg, Gerard, and Gordon Phillips. 2016, Text-based network industries and endogenous product differentiation,?Journal of Political Economy 124, 1423-1465[13] Loughran, Tim, and Bill McDonald. "When is a liability not a liability? Textual analysis, dictionaries, and 10‐Ks." The Journal of Finance 66, no. 1 (2011): 35-65.[14] Fairclough, Norman. 2003. Analysing discourse: Textual analysis for social research (Psychology Press)[15] Grimmer, Justin, and Brandon M Stewart. 2013, Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts, Political analysis21, 267-297.[16] Markowitz, D. M., & Shulman, H. C. (2021). The predictive utility of word familiarity for online engagements and funding. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(18).

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/ 报名信息 /

▍参加对象

全国高等院校及研究机构从事经济科学研究的青年师生。尤其适合那些希望掌握高级实证方法，提升量化研究设计能力和国家课题申报能力的研究者。

▍报名时间

 从即日起

▍报名咨询

17816181460（同微信）（汪老师）

▍缴费信息

单位：杭州国商智库信息技术服务有限公司

开户银行： 中国银行杭州大学城支行

银行账户：6232636200100260588

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/ 关于我们 /

为推动我国经济、统计等社会科学量化研究方法学习与应用，培养和训练社会科学相关领域的青年学者、硕博士研究生，促进社会科学相关领域研究方法科学化规范化，“结构模型、DSGE、Stata实证前沿、空间计量、Python数据挖掘”五一工作坊为广大学者提供了一个高水平学术交流、研究方法普及与研究经验分享的平台。工作坊采用模块式教学方法，不仅侧重经济、统计等社会科学量化基本方法的介绍，而且更加注重研究设计与研究选题训练，注重理论实践相结合，培养学员社会科学量化分析研究的综合能力。

结构模型又称为结构计量模型，是将经济学模型和统计模型结合，用于估计描述现实的深层参数，模拟现实世界，以便合理地评估政策效果的实证工具。结构模型通过建立引起因果关系的数据生成具体方式（机制）的模型来解决简化型中的问题。模型中明确地指明了一些重要的外部因素（如政策）是如何影响通过某些参数来影响参与人决策的，那么通过改变这些外部因素并结合现有数据所估计出来的参数，结构模型便可以提供一系列反事实推断，对政策的制定有重要的意义。政策评估需要建立在理解对政策不变的“深层”参数之上。在结构式方法中，理论和实证的联系是紧密的。由于其建模技术的优雅和深刻，不仅是当今经济政策评估领域的前沿，也是发展经济理论的有力武器，在世界顶级期刊中，采用结构模型建模的文章引起广泛关注和引用，为所在学科的理论发展和政策评估带来深刻影响。

实证研究过程中学者普遍面临数据获取、清洗和编码的两大问题。在前大数据时代，一般使用实验法、调查问卷、访谈或者二手数据等方式，将数据整理为结构化的表格数据，之后再使用计量分析方法对数据进行分析。但大数据时代，网络数据成为亟待挖掘的潜在宝藏，大量商业信息、社会信息以文本等非结构化、异构型数据格式存储于海量网页中。那么对于经管为代表的人文社科类专业科研工作者而言，通过Python可以帮助学者解决使用Web数据进行科研面临的两大问题，即：①从网络世界中高效地采集数据  ②从纷杂的文本数据抽取文本信息。

在获取数据及文本信息后，需要使用计量方法对数据进行分析处理。Stata、ArcGIS、Matlab等软件功能日益强大，理论也与时俱进。前沿分析固然可能会给你的Paper加分，但不理解其理论依据，会导致前沿方法的滥用, 使你的研究大为失色。

DSGE，全称是dynamic stochastic general equilibrium，即动态随机一般均衡模型。是目前在宏观经济学研究占重要地位（甚至是主导地位）的模型方法，主要用于讨论经济增长、经济周期以及讨论政策工具效果（财政和货币政策）。我们需要对DSGE的深入学习。

为此，本次五一工作坊特别邀请七位走在理论实证、数据分析前沿的学者，为广大热爱经济学的学生、青年教师，讲解当下前沿模型的核心思想，基于Matlab、ArcGIS、Stata、Python等软件的实践操作。在这个知识与思想碰撞的时代，我们将与您分享最前沿的思想与实践技巧！为您带来最前沿计量经济理论与扎实操作并重的高质量课程。

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