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[期刊] 经济与管理研究
[作者]
蒋艳霞 柯大钢 解青芳
近年来,数据挖掘技术在各领域的应用越来越广。数据挖掘工具能够从大量数据中获取有用的知识,并对将来的趋势和行为做出预测,为使用者提供决策依据。本文主要分析了数据挖掘技术在股票收益预测方面的应用前景并阐述了相关的应用程序。
关键词：
数据挖掘 应用 股票收益
[期刊] 运筹与管理
[作者]
孙金花 冯英浚 胡健
针对股票时间序列的特点,从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发,在界定分形离群点含义的基础上,利用分形理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G-P(Grassberger-Procaccia)算法计算股票时间序列数据集的多重分形广义维数,并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明,该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。
[期刊] 管理现代化
[作者]
陈艳 褚光磊
将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。
[期刊] 当代财经
[作者]
姚斌
基于非对称信息条件下更为一般的解释模型,以及开拓性地综合运用计量和数据挖掘技术进行的实证分析,结果显示:(1)机构操纵的平均操纵周期为7个月左右;(2)股票更低的换手率导致更高的被操纵概率。同时实证分析表明,在信息不对称情况下,机构能够利用自己的优势来操纵股票从而获得超额利润。这不仅损害了众多中小投资者的利益,更重要的,它扰乱了整个股票市场的秩序,使股票市场成为一个强者吞食弱者的扭曲市场,加剧了市场的不稳定性,最终甚至会导致整个股票市场的瘫痪。因此,必须标本兼治,尽量减少股市系统性的价格波动,从而有利于整个股市的良性运转和发展,维护广大投资者的利益。
关键词：
股票流动性 机构操纵 操纵周期 换手率
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
孟志青 郑国杰 赵韵雯
本文将东方财富网股吧的评论数据作为实证对象,利用文本挖掘技术构建金融领域的情感词典,通过贝叶斯方法将其合成网络情绪指数,应用ARMA-GARCH族模型分别刻画网络情绪与个股收益序列。结果表明:ARMA-GARCH族模型能有效解释网络情绪与股票收益的自相关性与异方差性;在短期内网络情绪对大多数个股的收益具有一定的预测作用,而个股收益对网络情绪的影响则具有较长时滞。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
甘露 张斌 王灵
本文介绍了目前应用较为广泛的数据挖掘方法,阐述了建立基于数据挖掘技术实时联网审计系统的相关概念及建设开发的必要性、可行性,并对联网审计系统在实务中的应用进行延伸性探讨,为构建集中统一、全面覆盖、权威高效的审计监督体系提供助力,为企业健康稳定发展提供坚实保障。
关键词：
数据挖掘 实时联网审计 综合管理平台
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
张燕 刘维奇 李建莹
迄今国内研究尚未系统剖析人力资本在资本市场中的价值，本文基于中国A股市场考察人力资本对股票市场的影响。通过回归和投资组合分析证实存在人力资本溢价，即人力资本水平越高的企业股票收益率越高，人力资本是影响股票收益的风险因子。从“风险传播”“价值增长”和“信息传递”三条渠道剖析人力资本溢价内在驱动机制，丰富了人力资本溢价理论解释机制。异质性分析发现：相比于非国有企业，国有企业中人力资本溢价更显著；融资约束和披露职工信息在人力资本溢价中发挥“促进作用”;经济政策不确定性在人力资本溢价中发挥“抑制作用”;劳动力市场规模越大越容易削弱人力资本对股票收益的影响。本文为投资者投资决策提供了新视角，为企业、国家重视人力资本贡献了股票市场诠释。
[期刊] 南方经济
[作者]
尹海员 胡梦芸
文章挖掘网络平台上投资者发帖的文本数据并使用Python语言编写情感分析程序,在区分价值型投资和技术型投资风格的基础上,建立了投资者的群体内意见分歧、跨群体意见分歧指标,并分析意见分歧程度对股票流动性的影响效应。实证表明:不同投资风格的投资者群体内意见分歧的程度有显著差异,价值型投资者群内意见分歧程度要高于技术型投资者;投资者的群体内意见分歧和跨群体意见分歧都与个股流动性水平呈现显著的负相关关系,也即投资者对个股看法的对立程度越高则个股的流动性水平越低,而且两者对流动性的影响具有较强的独立性;进一步的,意见分歧对流动性的影响效应会受到卖空限制的影响,随着卖空限制的减轻,这种影响效应显著增强。这些结论表明,单纯增加信息量并提高信息传播效率,并不一定能完全改善股票流动性水平,投资者的意见分歧既是现实情境,又可能会导致股票流动性的异动,进而影响股票市场的稳定。
关键词：
意见分歧 股票流动性 投资风格 数据挖掘
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭世杰 董璐 孙蒙鸽 刘细文 韩涛
[目的/意义]从开源文献中挖掘关于未来技术水平预测的观点信息，为我国前瞻预判科技风险、吸收利用国外技术专家智慧提供支撑。[方法/过程]设计“未来时间戳”词典，结合该词典和技术领域关键词，制定包含未来技术水平预测信息的文献检索策略。利用搜索引擎和学术文献检索平台获取文献全文，或批量下载文献关键字段信息（标题、摘要、关键词等）。利用模式匹配方法和“技术性能三元组”智能文本挖掘软件，从文献中抽取“未来时间戳”+“技术性能三元组”，并对不同国家、机构的预测结果进行总结归纳。[结果/结论]经过开展声呐技术领域未来技术水平预测实证分析，认为基于文本智能挖掘方法开展技术水平预测是可行的，且相对于趋势外推法、专家咨询法等具有结论权威、可靠、能够利用竞争对手国家专家智慧等优势。[局限]受限于文献全文的可获得性等因素，人工判读工作仍必不可少；在此基础上还可以进一步开展中外未来技术水平对比、技术威胁识别等研究工作。
[期刊] 中国软科学
[作者]
戴德宝 兰玉森 范体军 赵敏
依据行为金融学理论,资本市场投资者的心理和行为对股票指数变动有重要影响。为此本文假设投资者情绪与股票指数存在一定内在作用机制,能预测股票市场整体价格变化。通过文本挖掘技术和情感分析方法生成积极和消极各三阶共六类投资者情绪时间序列数据;采用单位根检验、Granger因果关系检验和因子分析等方法构建上证投资者情绪综合指数,并分别使用支持向量机和神经网络预测股票市场价格变化,进行假设验证。结果表明:利用网络股市论坛文本数据和股票交易数据构建的上证投资者情绪综合指数能够提高股指走势预测的精度,有利于政府、在线平台、上市公司和投资主体更好决策。
关键词：
投资者情绪 股票预测 文本挖掘 机器学习
[期刊] 当代财经
[作者]
张仲侠
新近的会计概念———经济增加值EVA,在解释股价变化的时候明显优于收益对股价变化所做出的解释。基于英国130家上市公司从1993年至2001年之间的空间数据库,笔者建立了一个把名义变量考虑在内的模型,并运用桥检验(chi-squaretest)验证了所提出的假说———经济增加值对于股价变化有更好的解释效用。
关键词：
EVA 股票业绩 收益
[期刊] 统计与决策
[作者]
王大将 孙洁
数据流挖掘技术是数据挖掘技术的新研究方向之一。文章介绍了数据流、数据流挖掘的特点,对现有的数据流挖掘算法进行了总结、分析,提出了数据流挖掘的研究方向和应用前景。
关键词：
数据流 数据流挖掘 聚类 分类 频繁模式
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李金迎 詹原瑞
数据挖掘就是利用各种技术从海量的数据中发现知识,它具有广阔的应用与前景。文章比较详尽概论总结了数据挖掘的概念、方法、及应用。并且分析、归纳了数据挖掘在金融领域的应用,具体包括趋势预测、客户关系管理、金融犯罪侦测、风险识别与管理等。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王效岳 赵冬晓 白如江
[目的/意义]利用文本数据挖掘技术深入挖掘专利文献主题内容,与更具有前瞻性的领域规划文本进行对比分析,发现哪些技术主题是当前饱和技术主题,哪些是未来潜在发展技术主题,以期提高技术预测的准确性,并降低预测结果的风险性。[方法/过程]在对国内外的技术预测方法进行梳理总结的基础上,利用文本数据挖掘技术挖掘专利文献技术主题,在此基础上加入时间维度,形成专利技术路线图,然后与规划文本中的规划信息进行对比分析,从而进行技术预测分析。[结果/结论]通过纳米技术在能源领域的应用进行实证研究,有效地实现了技术预测,并降低了
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
慎金花 闫倩倩 孙乔宣 万召侗
从技术融合的角度识别产业未来的技术机会可以帮助企业及时调整研发战略,更加高效地开展研发工作。因此,本文基于专利数据挖掘技术构建了一种技术融合识别预测模型。模型通过Apriori算法构造IPC共现网络,应用Louvain聚类算法将网络划分为不同的技术社群,并基于LDA主题模型发掘各社群的技术主题,通过构建"社群融合潜能"和"技术融合价值"两项指标评估了社群弱关系的融合价值,并将融合价值较高的弱关系组成技术融合预测网络,通过提取主题词来发掘未来的技术机会。本文以电动汽车产业为例对该模型进行了实证。
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