本书深入探讨了大数据和社交媒体时代企业并购的变革和影响。在对首席执行官与首席财务官的人格特质进行研究后，本书揭示出其与企业并购活动强度之间的紧密关系以及高管在社交媒体上的活动也对并购策略产生的显著影响。本书引入了一种基于深度学习和情感词典的新型情感分析模型DeepEmotionNet，它能准确地识别海量文本数据中的情感，为预测企业绩效提供强有力的工具。在实际应用方面，使用DeepEmotionNet模型从高管的Twitter推文中提取出的多元情感特征，能有效提升企业绩效预测的精度。最后，本书利用深度学习模型从社交媒体上公众对并购事件的文本和图像反馈中提取多元情感，从而发现多模态情感特征能够显著提高并购后绩效的预测能力。本书揭示了在大数据和社交媒体时代，高管的人格特质、情感特质、社交媒体活动和公众情感表达对企业并购和绩效预测的深远影响，同时，也显示了深度学习和机器学习在这些分析中的关键作用。 本书可供经济管理专业研究人员以及企业管理者参考阅读。

第1章 绪论
1.1 研究背景和研究问题
1.1.1 研究现实背景
1.1.2 研究理论背景
1.1.3 研究问题
1.2 研究的意义
1.3 本书研究设计
1.3.1 研究思路
1.3.2 研究方法
1.3.3 技术路线
1.3.4 结构安排
第2章 大数据、社交媒体与并购相关研究
2.1 大数据与企业发展
2.1.1 大数据的定义与特点
2.1.2 大数据对企业发展的重大意义
2.1.3 企业数据挖掘
2.1.4 大数据分析技术和框架
2.2 社交媒体与企业发展的文献综述
2.2.1 社交媒体的定义与种类
2.2.2 主流社交媒体介绍
2.2.3 社交媒体对企业发展的重要作用
2.2.4 社交媒体对企业发展带来的挑战
2.3 企业并购的文献综述
2.3.1 什么是并购
2.3.2 企业并购的原因
2.3.3 我国并购发展状况
2.3.4 企业并购的影响因素
2.4 大数据时代的企业并购
2.4.1 金融科技
2.4.2 大数据与社交媒体背景下的企业并购
2.5 本章小结
第3章 CEO-CFO的人格特质对企业并购强度的影响研究：基于pAttCLSIM型
3.1 引言
3.2 理论基础与文献综述
3.2.1 大五人格理论
3.2.2 高管特质的相关研究
3.2.3 高管人格特质与企业并购的相关研究
3.2.4 CEO—CFO伙伴关系的相关研究
3.2.5 现有的人格特质分析方法
3.3 研究假设
3.3.1 CEO尽责性与并购强度的关系
3.3.2 CEO开放性与并购强度的关系
3.3.3 CEO神经质与并购强度的关系
3.3.4 CFO与CEO性格相似性的调节作用
3.4 数据获取与研究方法
3.4.1 数据来源与数据处理
3.4.2 pattCLSTM人格分析模型
3.4.3 pAttCLSTM模型的可靠性检验
3.4.4 研究变量设计
3.4.5 描述性统计及相关性检验
3.4.6 计量经济模型
3.5 实证结果分析
3.5.1 主要结论
3.5.2 CEO-CFO人格特质的成对相互作用
3.6 稳健性检验
3.6.1 控制数据挖掘方法中的预测误差
3.6.2 控制内生性
3.6.3 CEO任期晚于CFO任期
3.6.4 剔除高管发言少于2000字的样本
3.7 本章小结
3.7.1 结语
3.7.2 理论贡献和管理启示
3.7.3 局限性和未来研究方向
第4章 高管个人社交账户的使用对企业并购战略的影响：基于双重差分模型的实证研究
4.1 引言
4.2 理论基础与文献综述
4.2.1 社交媒体在组织环境中的使用
4.2.2 高管使用社交媒体的相关文献
4.2.3 社交媒体参与的相关文献
4.2.4 高层梯队理论
4.2.5 社会存在理论
4.3 研究假设
4.3.1 高管使用社交媒体与并购方企业的并购可能性
4.3.2 高管使用社交媒体和并购方企业的并购公告收益
4.3.3 社交媒体行为参与的调节效应
4.4 数据获取与研究设计
4.4.1 数据获取
4.4.2 研究变量设计
4.4.3 描述性统计分析
4.4.4 研究设计
4.5 实证结果分析
4.6 稳健性检验
4.6.1 平行趋势假设之安慰剂检验
4.6.2 平行趋势假设之高管使用社交媒体前后的动态趋势
4.6.3 互为因果检验
4.6.4 高管是否使用Facebook
4.6.5 社交高管是否为CEO
4.7 本章小结
4.7.1 理论贡献
4.7.2 管理启示
4.7.3 局限性和未来研究方向
第5章 基于深度学习和情感词典的高管情感特征技术基础研究
5.1 引言
5.2 情感分类文献综述
5.2.1 情感概述
5.2.2 不同层级的情感分类任务
5.2.3 常见情感分类模型
5.2.4 情感数据集
5.2.5 常见的深度学习框架
5.2.6 分类任务评价指标
5.2.7 现有文献评述
5.3 基于深度学习和情感词典的文本情感分类框架
5.3.1 模型总体框架
5.3.2 Contextual Encodei。s模块
5.3.3 Message2Vec模块
5.3.4 Emotion2Vec模块
5.4 基准数据集和评估过程
5.5 对比实验
5.6 消融实验
5.7 本章小结
第6章 基于机器学习和高管情感特征的企业绩效预测研究
6.1 引言
6.2 理论基础与文献综述
6.2.1 情感即社会信息理论
6.2.2 企业绩效与社交媒体的重要价值
6.3 理论模型和研究假设
6.3.1 高管情感与企业绩效
6.3.2 高管情感的预测能力
6.4 数据获取与研究方法
6.4.1 情感分析方法
6.4.2 数据来源与样本选择
6.4.3 研究变量设计
6.4.4 计量模型构建
6.5 实证结果分析
6.5.1 描述性统计分析
6.5.2 相关性检验分析
6.5.3 回归分析
6.6 基于机器学习和高管情感特征的企业绩效预测实验
6.7 稳健性检验
6.7.1 互为因果检验
6.7.2 控制选择性偏差
6.7.3 控制数据挖掘方法中的预测误差
6.7.4 情感的另类表征
6.7.5 控制额外的社交媒体因素
6.8 本