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[期刊] 统计与决策
[作者]
任梦 孟勇
得益于互联网的快速发展和数据收集技术的进步，社交网络文本为投资者文本情绪的度量提供了新渠道。目前，关于文本情绪分析的研究主要基于单个文本，而基于单位时间内多文本和多用户相融合的研究较少。文章将多文本信息、用户社交信息与情绪时间序列相结合，提出时间和用户双重注意力机制下长短期记忆网络（LSTM）模型，对投资者文本情绪度量指标进行分类和预测。采用该模型对来自东方财富网行业吧的真实数据进行实证分析，并同词汇分类字典法和时间注意力机制下的LSTM进行比较，证明了所提模型的有效性。
[期刊] 当代财经
[作者]
于博 吴菡虹
以沪港通、深港通双重政策冲击为背景,利用沪港、深港成交量数据及百度指数跟踪沪港、深港交易联动性和投资者注意力分配水平,借助双重差分法,研究了互联互通政策市场情绪效应以及注意力分配对这一情绪效应的调节作用。研究发现:互联互通政策提高了沪港之间以及深港之间的情绪联动水平;投资者对互联互通政策的注意力分配水平越高,沪港之间以及深港之间情绪联动水平也越高,说明注意力分配对政策效果具有调节作用;对比政策预期阶段和政策实施阶段的情绪联动水平变化,发现投资者注意力分配水平在政策预期阶段更强,导致政策预期对情绪联动水平的影响比政策本身更突出,而注意力衰减效应则导致深港通情绪联动水平弱于沪港通。
关键词：
沪港通 深港通 注意力分配 投资者情绪
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
曹振兴
注意力是人类沟通主观和客观世界的桥梁,但较之金融市场纷繁复杂的信息而言,投资者的注意力是相对稀缺的。本文研究了投资者注意力对资产价格形成机制的影响,认为投资者注意力是影响金融市场价格形成的一个重要因素,注意力约束使得投资者在信息处理过程中产生各种定价偏差。然而,当套利机制有限时,其可能会对资产价格形成产生持续性影响。
关键词：
投资者注意力 行为金融学 资产价格
[期刊] 财经论丛
[作者]
蔡海静 许慧
本文立足于投资者认知特征的视角，探讨投资者注意力对上市公司投资效率的影响，以及制度环境的制约作用。研究发现，投资者注意力在一定程度上可以缓解投资不足，但是这种效果并不体现在对投资过度的抑制方面。进一步分组研究结果显示，在企业投资过度时，投资者注意力的强化能使得企业获得更多的外部融资，但在投资不足时此现象并没有出现。当加入外部融资作为控制变量时，投资者注意力与投资效率之间相关系数的显著度并未发生明显变化，说明投资者注意力对投资效率的影响不是通过外部融资的路径实现的。此外，市场化程度高能有效缓解信息不对称程度，弥补投资者注意力的稀缺。
关键词：
投资者注意力 投资效率 市场化进程
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
崔晓晖 陈民 陈志泊 许福 王新阳
【目的】针对物候期识别传统方法特征提取不充分、未对关键特征进行区分,导致方法泛化能力较差、迁移应用识别精度低的问题,本研究将注意力机制引入残差神经网络,结合基于数字照相的物候观测方式,提出具有较强细粒度特征识别能力且实用性较强的林木物候期识别方法,从而为林木的长期实时物候监测提供技术支撑。【方法】以PhenoCam中的栎林及槭林像片为研究材料,选取2017—2018年的数据作为训练集,以2019年的数据评价模型的泛化能力。研究结合实地观测数据对研究区的林木物候期进行划分,设计数据裁剪公式,在增强数据的同时均衡各个物候期数据的数量。研究基于ResNet50残差神经网络设计了深度学习模型,针对林木物候期差异较小的特性引入了注意力机制,注意力模块在通道及空间维度对神经网络提取的特征进行再处理,提升了模型对细粒度图像差异的识别能力。【结果】注意力机制的引入有效提升了模型的泛化能力,增强了模型对易混淆物候期的识别能力,在未参与训练的19年数据集的栎林物候期识别取得了90.58%的准确率,槭林物候期识别准确率为89.27%,较引入前模型准确率在两个研究区分别提升21.86%与13.15%,优于传统AlexNet和HOG-SVM方法。【结论】基于残差注意力网络的林木物候期识别方法较好解决了原有方法泛化能力较差的问题,该方法具有准确度高、迁移应用能力强等优势,能对易混淆的林木物候期进行精准区分,适用于林木物候的长期观测。
[期刊] 财会月刊
[作者]
刘豪 胡艳
近期,我国股市呈现"猴市"回归态势。投资者的非理性投资行为对"猴市"回归具有重大影响。投资者注意力立足于投资者非理性的角度,能合理解释这类异象,真实了解证券市场中各参与主体的行为。本文从投资者注意力的影响因素、价值效应和测度指标三方面对相关文献进行系统的梳理和总结,意在理清现有研究的侧重点和不足。最后在承延现有研究成果的基础上,对未来研究趋势进行展望。
[期刊] 财会通讯
[作者]
刘豪 胡艳
本文以２０１０－２０１４年创业板新股上市的公司为研究对象，分析了审计质量、投资者注意力与ＩＰＯ抑价的关系。研究表明：审计质量和投资者注意力均与ＩＰＯ抑价呈正相关；在新股发行中，审计质量更多的发挥信号传递作用，推动了首发新股的抑价率，这一过程受投资者注意力的影响，审计质量高的新股会吸引更多投资者目光，从而导致更高的抑价。
[期刊] 财会月刊
[作者]
刘豪 胡艳
本文以２０１０～２０１４年间深市中小板的３２８家上市公司为研究样本，分析了投资者注意力与ＩＰＯ抑价间的关系；同时用百度新闻搜索的媒体报道数量作为衡量媒体关注度的指标，实证研究了媒体报道与投资者注意力对ＩＰＯ抑价的交互作用。实证结果表明，投资者注意力与ＩＰＯ抑价呈正相关关系；在引入媒体关注度与投资者注意力的交互项后，媒体报道具有调节投资者注意力对ＩＰＯ抑价影响的功能。据此，为完善ＩＰＯ制度，本文提出建议：一方面，监管部门要重视新闻媒体对证券市场参与者和股票定价的影响，发挥其监督职能；另一方面，上市公司应利用新闻媒体择时向投资者披露利好信息，提升企业形象，增强融资能力。
[期刊] 上海金融
[作者]
邹富
投资者注意力作为一种稀缺的认知资源对资产定价、投资决策等有重要影响。本文使用百度指数的用户关注度作为注意力的代理变量,考察了投资者有限注意力对基金投资决策的影响,分析了基金市场中影响投资者注意力的因素。当投资者购买基金时,由于面对可供选择的庞大数量基金,投资者的有限注意力将影响基金申购,而且有证据表明投资者注意到基金以后经过两到五周的时间才会申购基金;当投资者卖出基金时,由于仅面对少数几只己经买入的基金,投资者注意力不会影响基金赎回。此外,本文发现短期业绩较好和短期波动较大的基金更能吸引投资者的注意,同时基金的营销手段对于吸引投资者的注意力起到了良好的作用。
关键词：
基金申购 基金业绩 有限关注
[期刊] 会计研究
[作者]
权小锋 吴世农
基于应计误定价视角,以投资者认知特征分析为切入点,本文检验了投资者注意力、应计误定价及盈余操纵间的关系。研究发现:(1)投资者注意力具有认知效应,投资者注意力的提高能够显著提高其对盈余构成信息的认知效率,并降低市场中投资者对应计信息的定价高估;(2)投资者注意力具有治理效应,即投资者对股票的充分注意能够显著降低管理层主观的盈余操纵行为。综合而言,投资者注意力具有"认知效应"和"治理效应",投资者注意力调节了投资者的认知效率并提升了对会计盈余构成信息的定价效率,进一步影响了管理层主观的盈余操纵行为。深化投资者注意力的研究具有很高的理论价值和现实意义。
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
权小锋 尹洪英
根据传统的"信息含量"(information content)理论,股票信息一旦进入市场就会立即被股价所充分吸收。但事实上,资本市场中任何信息要引起股价的反应首先要引起投资者的注意。长期以来,金融甚至行为金融的研究忽视了这个客观事实和前提条件。本文首先从认知心理学的角度出发,以投资者注意力的分配作为切入点,对投资者注意力与投资者交易行为、资产定价及内部人自利择机之间的关系进行了文献梳理和述评。综合来看,投资者注意力的研究拓展了行为金融的分析视角,引发投资者注意力与资产价格变动、投资者注意力与投资者交易行为,以及投资者注意力与内部人的财务行为等的研究。因此,深化投资者注意力的研究具有很高的理论...
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
权小锋 尹洪英
投资者注意力从认知心理学视角开启了行为金融学新的研究范式,并对金融资产定价和财务行为产生了深远的影响。而实证研究中如何科学测度投资者注意力一直是该领域研究的难点问题。文章通过对已有文献的梳理,从竞争性信息的干扰程度、信息的显著和易处理程度以及交易特性三个方面对投资者注意力的测度文献进行了系统整理和分析,重点在导入认知心理学的理论基础上,对比分析了这三方面指标的优缺点、注意问题及其适应范围,最后提出了未来的研究展望。
[期刊] 工业工程
[作者]
成佳闻 赛希亚拉图 张超勇 罗敏
刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题，提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory，长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法。对多传感器信号进行预处理，然后提取多域特征，利用核主成分分析法对其进行特征级信息融合，得到后续网络的输入。采用基于注意力机制的堆叠LSTM网络模型，使得网络能够自适应地学习数据的重要信息，在PHM2010的数据集上预测精度达到99.9%。通过与其他算法的对比试验和加入人工噪声的方法，验证了本文所提出的模型的高精度和鲁棒性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
由丽萍 刘越 王世兴
[目的/意义]在社会危机事件发生后，及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类，有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系，采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型，实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例，通过不同参数的组合以及模型对比实验，获得了较高的准确率，验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持，同时为相关领域的研究提供语义资源。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
由丽萍 刘越 王世兴
[目的/意义]在社会危机事件发生后，及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类，有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系，采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型，实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例，通过不同参数的组合以及模型对比实验，获得了较高的准确率，验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持，同时为相关领域的研究提供语义资源。
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