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Mergers-Acquisitions--Project2
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2021-04-17
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并购项目-Ayca E.,Antony J.,Hamza M. 项目动机 关键问题 我们能否预测宣布合并的成功与否? 新闻消息是否有助于我们确定合并是否成功? 在尽职调查期间,合并公告的情绪如何变化? 我们可以避免未来的合并灾难吗? 我们的方法 自然语言处理/情感分析/主题建模 代理成功KPI:公告发布日期与买方股票价格之比(截止日期,与合并后一年之比) 对三项合并的回测分析(见下文) 迪士尼-FOX分析: 苹果-英特尔分析: 签证-格子分析: 结论:NLP M&A 2.0 一般结论: 有洞察力的练习,不同/独特的方法来分析并购 无法自信地说我们有能力预测结果是否成功 阅读负面情绪文章以识别明显的合并风险很重要 电流分析的局限性; 评估历史并不等于可靠的未来预测因素。 (即后见之明是20/20) 技术理解上的局限性->情感分析器如何准确地将文章归类为“正面”,“中立”,“负
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Mergers-Acquisitions--Project2-main.zip (24个子文件)
Mergers-Acquisitions--Project2-main
Project2_UFT_Mergers.pdf 1.03MB
images
summary.png 39KB
dis.png 246KB
visa.png 155KB
aapl.png 217KB
DIS_SentimentAnalysis.ipynb 3.19MB
DIS_SentimentAnalysis_data_wordcloud.ipynb 7.86MB
TopicModelling_Analysis.ipynb 155KB
Apple & Intel.ipynb 942KB
2_3.SentimentAnalysis_Hamza.ipynb 3.19MB
README.md 2KB
2_2.SentimentAnalysis(EDA)_Hamza.ipynb 7.89MB
Sentiment_Analysis_Apple_Inte.ipynb 401KB
Data
df_disney.csv 26.47MB
df_visa.csv 1.29MB
visaD.csv 696KB
V.csv 60KB
articles.csv 29.44MB
AAPL (1).csv 21KB
DIS.csv 60KB
disney.csv 14.24MB
TopicModeling_news_articles.ipynb 10KB
2_1.SentimentAnalysis(news)_Hamza.ipynb 8KB
DIS_ news_dataset.ipynb 18KB
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