基于大數(shù)據(jù)的證券市場(chǎng)財(cái)經(jīng)信息效應(yīng)研究
定 價(jià):78 元
- 作者:陳巖,李慶著
- 出版時(shí)間:2023/5/1
- ISBN:9787550457751
- 出 版 社:西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社
- 中圖法分類:F830.91
- 頁(yè)碼:197
- 紙張:
- 版次:1
- 開本:16開
本書旨在從大數(shù)據(jù)視角出發(fā),研究互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞對(duì)證券市場(chǎng)的影響,并探討其在監(jiān)管、公司治理和投資者認(rèn)知行為等方面的影響,為證券市場(chǎng)的實(shí)踐提供理論參考和決策輔助。
本書的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容主要分為三個(gè)部分。第一部分介紹了利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究海量互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞對(duì)證券市場(chǎng)的影響的方法和應(yīng)用。第二部分從多個(gè)視角探索證券市場(chǎng)財(cái)經(jīng)新聞媒體效應(yīng),并分別從施動(dòng)者、受動(dòng)者和管理者三個(gè)不同的視角,探討互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞在不同情況下的具體表現(xiàn)。第三部分介紹了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機(jī)制的證券市場(chǎng)財(cái)經(jīng)新聞媒體效應(yīng)研究,提供了智能計(jì)算框架以解決金融學(xué)的經(jīng)典命題。
1 緒論
1.1 選題背景和研究意義
1.1.1 選題背景
1.1.2 研究意義
1.2 研究思路、研究方法及研究?jī)?nèi)容
1.2.1 研究思路
1.2.2 研究方法
1.2.3 研究?jī)?nèi)容
1.3 本書的創(chuàng)新點(diǎn)
2 文獻(xiàn)綜述
2.1 證券市場(chǎng)媒體效應(yīng)研究
2.1.1 證券市場(chǎng)媒體效應(yīng)存在性研究
2.1.2 新聞信息對(duì)證券市場(chǎng)的影響研究
2.1.3 本節(jié)評(píng)述
2.2 投資者情緒及其對(duì)證券市場(chǎng)的影響研究
2.2.1 投資者情緒的定義與度量
2.2.2 媒體信息中的投資者情緒對(duì)證券市場(chǎng)的影響研究
2.2.3 本節(jié)評(píng)述
2.3 媒體信息的分類、量化方法及媒體與證券市場(chǎng)關(guān)系的分析模型研究
2.3.1 媒體信息的分類方法
2.3.2 媒體信息的量化方法
2.3.3 洞悉媒體與證券市場(chǎng)關(guān)系的分析模型
2.3.4 本節(jié)評(píng)述
2.4 本章小結(jié)
3 研究總體設(shè)計(jì)
3.1 研究總體框架
3.2 研究問題描述
3.3 研究技術(shù)路線
3.4 本章小結(jié)
4 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞的自動(dòng)獲取、主題分類與情感量化
4.1 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞的自動(dòng)獲取
4.1.1 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞的自動(dòng)獲取框架
4.1.2 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞的描述性統(tǒng)計(jì)分析
4.2 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞的主題分類
4.2.1 文本分類的流程與思路
4.2.2 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞的主題自動(dòng)分類技術(shù)路線
4.2.3 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞的主題自動(dòng)分類實(shí)驗(yàn)分析
4.3 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞的情感量化
4.4 本章小結(jié)
5 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞與證券市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)性分析
5.1 資產(chǎn)定價(jià)理論概述
5.2 研究假設(shè)
5.2.1 異質(zhì)性新聞與證券市場(chǎng):基于施動(dòng)者視角
5.2.2 新聞與各行業(yè)公司股票:基于受動(dòng)者視角
5.2.3 公司管理者與證券市場(chǎng)媒體效應(yīng):基于管理者視角
5.3 研究設(shè)計(jì)
5.3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
5.3.2 主要變量的衡量
5.3.3 模型的構(gòu)建與設(shè)定
5.4 實(shí)證結(jié)果與分析
5.4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析
5.4.2 相關(guān)系數(shù)分析
5.4.3 實(shí)證結(jié)果
5.4.4 總結(jié)與分析
5.5 本章小結(jié)
6 基于深度學(xué)習(xí)的證券市場(chǎng)新聞媒體效應(yīng)的精準(zhǔn)捕捉
6.1 模型選擇
6.2 LSTM模型的基本原理及問題
6.3 研究設(shè)計(jì)
6.3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
6.3.2 主要變量的衡量
6.3.3 基于新聞驅(qū)動(dòng)的N-LSTM模型
6.3.4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)置
6.3.5 模型性能評(píng)估指標(biāo)
6.4 研究結(jié)果與分析
6.4.1 基準(zhǔn)模型效果研究
6.4.2 新聞驅(qū)動(dòng)方法效果研究
6.4.3 N—LSTM模型在不同主題新聞中的表現(xiàn):基于施動(dòng)者視角
6.4.4 N—LSTM模型在不同行業(yè)公司中的表現(xiàn):基于受動(dòng)者視角
6.4.5 N—LSTM模型在不同高管媒體行為中的表現(xiàn):基于管理者視角
6.4.6 基于N—LSTM模型的投資策略
6.5 本章小結(jié)
7 研究總結(jié)、政策建議、不足與未來展望
7.1 研究總結(jié)
7.1.1 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞的自動(dòng)獲取、主題分類與情感量化
7.1.2 互聯(lián)網(wǎng)財(cái)經(jīng)新聞與證券市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性的深入細(xì)致探索
7.1.3 基于深度學(xué)習(xí)的證券市場(chǎng)新聞媒體效應(yīng)的精準(zhǔn)捕捉
7.2 政策建議
7.2.1 對(duì)于證券市場(chǎng)監(jiān)管者的政策建議
7.2.2 對(duì)于上市公司管理者的治理建議
7.2.3 對(duì)于證券投資者的決策建議
7.3 不足與改進(jìn)
7.4 未來展望
參考文獻(xiàn)
附錄