包邮基于大数据的证券市场财经信息效应研究

作者：陈岩,李庆

出版社：西南财经大学出版社出版时间：2023-05-01

开本： 16开 页数： 128

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内容简介
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作者简介

基于大数据的证券市场财经信息效应研究版权信息

ISBN：9787550457751
条形码：9787550457751 ; 978-7-5504-5775-1
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
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金融/投资

基于大数据的证券市场财经信息效应研究内容简介

本书从大数据视角研究证券市场的财经信息效应，并从金融市场监管、上市公司治理、投资者认知行为三个角度，为证券市场实践提供重要的理论参考和决策辅助。首先，本书从文本大数据的角度对海量财经信息进行直接分析，利用智能化文本大数据获取、整理、分析技术，深层次地揭示财经信息与证券市场风险波动的关系。其次，本书通过构建大数据分析框架，从施动者（媒体）、受动者（公司）和管理者三个不同的视角，探索证券市场财经信息效应在不同的约束条件下的具体表现。*后，本书从系统论出发，利用深度神经网络学习机制提出一个智能计算框架，用整体、连续而非单一的数据关系，研究复杂市场因素对证券市场财经信息效应的综合影响。

基于大数据的证券市场财经信息效应研究目录

目录１绪论／１１.１选题背景和研究意义／１１.１.１选题背景／１１.１.２研究意义／４１.２研究思路、研究方法及研究内容／７１.２.１研究思路／７１.２.２研究方法／８１.２.３研究内容／１０１.３本书的创新点／１１２文献综述／１３２.１证券市场媒体效应研究／１３２.１.１证券市场媒体效应存在性研究／１４２.１.２新闻信息对证券市场的影响研究／１５２.１.３本节评述／１７２.２投资者情绪及其对证券市场的影响研究／１８２.２.１投资者情绪的定义与度量／１８２.２.２媒体信息中的投资者情绪对证券市场的影响研究／２２２.２.３本节评述／２５２.３媒体信息的分类、量化方法及媒体与证券市场关系的分析模型研究／２６２.３.１媒体信息的分类方法／２７２.３.２媒体信息的量化方法／２９２.３.３洞悉媒体与证券市场关系的分析模型／３１２.３.４本节评述／３４２.４本章小结／３５３研究总体设计／３８３.１研究总体框架／３８３.２研究问题描述／３９３.３研究技术路线／４１３.４本章小结／４４４互联网财经新闻的自动获取、主题分类与情感量化／４５４.１互联网财经新闻的自动获取／４６４.１.１互联网财经新闻的自动获取框架／４６４.１.２互联网财经新闻的描述性统计分析／４８４.２互联网财经新闻的主题分类／５１４.２.１文本分类的流程与思路／５１４.２.２互联网财经新闻的主题自动分类技术路线／５４４.２.３互联网财经新闻的主题自动分类实验分析／５８４.３互联网财经新闻的情感量化／６２４.４本章小结／６６５互联网财经新闻与证券市场的关联性分析／６７５.１资产定价理论概述／６８５.２研究假设／７３５.２.１异质性新闻与证券市场：基于施动者视角／７３５.２.２新闻与各行业公司股票：基于受动者视角／７７５.２.３公司管理者与证券市场媒体效应：基于管理者视角／７８５.３研究设计／８０５.３.１样本选择与数据来源／８０５.３.２主要变量的衡量／８０５.３.３模型的构建与设定／８１５.４实证结果与分析／８６５.４.１描述性统计分析／８６５.４.２相关系数分析／９２５.４.３实证结果／９４５.４.４总结与分析／１３７５.５本章小结／１４５６基于深度学习的证券市场新闻媒体效应的精准捕捉／１４７６.１模型选择／１４８６.２ＬＳＴＭ模型的基本原理及问题／１５０６.３研究设计／１５２６.３.１样本选择与数据来源／１５２６.３.２主要变量的衡量／１５３６.３.３基于新闻驱动的Ｎ－ＬＳＴＭ模型／１５４６.３.４对比实验设置／１５８６.３.５模型性能评估指标／１５９６.４研究结果与分析／１６０６.４.１基准模型效果研究／１６０６.４.２新闻驱动方法效果研究／１６１６.４.３Ｎ－ＬＳＴＭ模型在不同主题新闻中的表现：基于施动者视角／１６１６.４.４Ｎ－ＬＳＴＭ模型在不同行业公司中的表现：基于受动者视角／１６３６.４.５Ｎ－ＬＳＴＭ模型在不同高管媒体行为中的表现：基于管理者视角／１６４６.４.６基于Ｎ－ＬＳＴＭ模型的投资策略／１６５６.５本章小结／１６７７研究总结、政策建议、不足与未来展望／１６９７.１研究总结／１６９７.１.１互联网财经新闻的自动获取、主题分类与情感量化／１７０７.１.２互联网财经新闻与证券市场关联性的深入细致探索／１７０７.１.３基于深度学习的证券市场新闻媒体效应的精准捕捉／１７１７.２政策建议／１７２７.２.１对于证券市场监管者的政策建议／１７２７.２.２对于上市公司管理者的治理建议／１７４７.２.３对于证券投资者的决策建议／１７５７.３不足与改进／１７６７.４未来展望／１７８参考文献／１８０附录／１９７

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基于大数据的证券市场财经信息效应研究作者简介

陈岩，西南财经大学经济学博士，现任西南财经大学金融学院讲师，主要研究方向为金融科技，长期从事人工智能与资产定价领域的研究。李庆，金乌国立工科大学计算机科学博士，现任西南财经大学计算机与人工智能学院人工智能系、信息管理与信息系统系教授、博士生导师，金融智能与金融工程四川省重点实验室主任，金融科技国际联合实验室副主任，数字经济与交叉科学创新研究院副院长。主要研究方向为人工智能与金融的融合，聚焦于面向经济系统风险波动领域的智能计算理论与技术。

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