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[期刊] 统计与决策  [作者] 裴椰惠  刘洋  
文章以互联网大数据为基础,分别构建了低频与高频的,并选用CPI舆情指数体系,形成了一套用于预测CPI指数变动的舆情分析系统2008年6月至证果表明,所构建的舆情指数体系能够较准确地7年领先12月的预测CPI数据对模型的有效性和稳健性加以验。研究结201CPI指数,并且显著改进了CPI的预测精度。
[期刊] 价格理论与实践  [作者] 沈淑琳  张文龙  
在数字经济时代的背景下,高效地从大数据中提取有用信息用于预测,具有重要的理论意义和现实意义。基于高维宏观经济数据和百度搜索指数构建监督因子模型,分别利用缩放主成分分析(s-PCA)和偏最小二乘(PLS)提取因子预测我国的CPI。在此基础上,进一步利用LASSO筛选变量,对因子估计施加“双重监督”,考察“双重监督”因子模型的信息提取效率。实证结果表明:相比于无监督因子模型,监督因子模型对CPI及其“拐点”具有更强的预测能力;采用LASSO筛选变量的“双重监督”因子模型具有更高的信息提取效率,变量筛选能有效提升监督因子的预测能力;百度搜索指数对CPI具有显著的预测能力,可作为信息补充源为CPI预测提供额外的信息。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 徐映梅  高一铭  
研究目标:基于互联网大数据构建CPI舆情指数辅助预测CPI。研究方法:提出了一种构建CPI低频与高频舆情指数的统计方法,并通过选用2006年6月至2015年12月的数据验证了该方法的有效性。研究发现:相关关键词的搜索热度指标具有领先CPI的预测作用,依此建立的CPI舆情指数有助于改进CPI预测精度。研究创新:揭示了基于相关关键词的搜索热度指标与CPI的非线性关系,提出了一种基于门限回归的CPI低频舆情指数构建方法;使用动态因子模型估计出了CPI高频舆情指数。研究价值:预测CPI时可辅助利用基于大数据构建的
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 徐映梅  高一铭  
研究目标:基于互联网大数据构建CPI舆情指数辅助预测CPI。研究方法:提出了一种构建CPI低频与高频舆情指数的统计方法,并通过选用2006年6月至2015年12月的数据验证了该方法的有效性。研究发现:相关关键词的搜索热度指标具有领先CPI的预测作用,依此建立的CPI舆情指数有助于改进CPI预测精度。研究创新:揭示了基于相关关键词的搜索热度指标与CPI的非线性关系,提出了一种基于门限回归的CPI低频舆情指数构建方法;使用动态因子模型估计出了CPI高频舆情指数。研究价值:预测CPI时可辅助利用基于大数据构建的CPI低频与高频舆情指数信息。
[期刊] 征信  [作者] 毛通  谢朝德  
提出基于大数据的信用舆情监测指数,以实现信用舆情的跨领域、跨区域、多维度动态监测。通过改进选词方法和指数合成模型,将695个信用相关百度关键词,按照不同领域、不同维度分类加权合成舆情指数。研究发现,2011年至2018年全社会各领域对信用的关注度普遍提高,信用舆情持续升温;不同阶段、不同领域、不同区域、多个维度不同程度呈现结构性信用舆情特征。研究认为,基于百度大数据的信用舆情指数,能够及时捕捉并准确揭示各个领域信用舆情的变化特征,客观反映社会整体信用舆情态势,具有较好的应用价值。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张靖弦  蔡学媛  黄守涛  
文章使用百度搜索指数(BDI)和同期钢材交易价格和销售量的历史数据,运用时间序列分析方法,研究BDI对钢材价格和销售量预测。对钢材销售量预测以季度为周期时,BDI可提高准确度9.544%。对钢材价格预测以天为周期时,存在残差项序列相关的问题;以周为周期的可以提高1.208%的预测准确度,并且t检验显示其所有系数显著不为零,QLB统计量显示残差项不存在序列相关的问题;以月为周期,准确度提高1.424%,BDI的系数t检验显著等于零,但是残差项不存在序列相关的问题;以季度为周期,BDI的系数t检验显著地等于零。
[期刊] 经济地理  [作者] 王波  甄峰  
利用百度指数中的地区分布模块,统计各地级以上城市的网络用户搜索关注的前10位城市。城市排名越靠前以及在前10位中出现频次越高,则可视为被其他城市搜索关注的程度更高,在互联网下的城市等级越高。基于此,通过对286个地级以上城市的网络用户搜索关注的前10位城市的分析,发现:1互联网下城市的网络被搜索关注程度差距明显,存在等级差异;2互联网下的城市等级体系空间布局呈现出空间集聚特征以及区域板块差异;3经济、地理因素影响着网络用户在互联网上对城市的搜索关注,网络用户倾向于搜索关注经济发展水平更高的城市与地理空间距离更近的城市。
[期刊] 金融经济学研究  [作者] 舒海兵   孟辰   陈毓琳   李楠  
基于百度搜索指数,构造测度中国经济不确定性的全国和地级市层面的日度指标。与现有基于新闻报刊中关键词词频构造的指标相比,该指标对重大事件的响应更为及时,反应更为强烈且领先于现有指标。基于该指标的实证检验结果表明,该指标有助于预测股票市场收益率的变化,而现有指标则没有帮助;同时,用该指标刻画的经济不确定性增加时,企业投资强度降低,现金持有水平增加,特别是控制了企业利润因新冠疫情大幅下滑的因素后,这一结果依然成立,与相关理论的推论和常识相一致,而用其他现有指标则无法得出以上结果,说明该指标能有效刻画经济不确定性。本文通过利用网络即时数据和合理构建关键词词库,使得该指标不仅能及时有效地刻画经济不确定性,而且能刻画地区经济不确定性的差异,为与经济不确定性相关的研究提供了方法论参考。
[期刊] 管理评论  [作者] 张玲玲  张笑  崔怡雯  
旅游业作为各国非贸易外汇收入的主要来源之一,其客流量的预测是营销和运营的重要环节。但统计局公布数据的滞后性使得以往预测方法难以捕捉旅游市场的最新变化趋势。本文基于网络搜索数据及历史客流量数据构建模型,并探索其对旅游市场客流量的预测作用。通过聚类方法筛选关键词,选取与预测变量的波动趋势具有相关性的关键词合成关键词指数,使得搜索指数与旅游市场发展趋势之间的有效信息进行进一步的互补,再结合历史数据进行修正建立自回归滞后模型,相对于单一使用历史数据或搜索指数进行预测的方法,预测准确度有很大提升,可以为相关旅游企业部门提供客流量预测的新方法。
[期刊] 金融与经济  [作者] 龚金金  郑挺国  
采用高维时变参数向量自回归模型测度了全国50个大中城市房价的时变溢出效应,并基于成对城市间的百度搜索指数系统考察了投资者关注对城际房价溢出效应的影响。研究表明,投资者关注能够显著提升城际间的房价溢出效应,其中来自手机端、一线城市、房地产活跃期内的投资者关注对城际房价溢出效应的影响更强。拓展性分析表明,投资者关注能够推高目的地城市房价中的非基本面成分。
[期刊] 情报科学  [作者] 王康  李含伟  
【目的/意义】本文重点考察50家上市公司对舆情事件的干预措施对百度指数变化的影响。【方法/过程】以百度指数和"东方财富"网的"股吧"模块作为数据搜集平台,利用stata固定效应模型将舆情指数的变化与干预方式、干预时机、干预频率合在一起的回归分析。【结果/结论】研究发现,越及早、越主动频繁的干预,舆情变化指数越小,也就是舆情所带来的冲击对公司的影响越小。
[期刊] 财会月刊  [作者] 吴战篪  范香俊  
将2010~2016年创业板上市公司作为研究样本,实证检验企业创新投入对投资者异质信念的影响,并对其影响路径进行分析。研究发现:企业创新投入越大,投资者异质信念越高;在可能存在的"自行搜索"路径和"财报公告"路径中,前者发挥重要作用;投资者关注提高了投资者异质信念并不是由媒体报道分歧引起的,而是由投资者自身信息获取时间和解读的不同导致的。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 苏振兴  扈文秀  杨栎  
我国股票市场存在明显的概念炒作现象,扭曲了市场的良性定价机制。本文基于有限注意视角揭示投资者概念关注对股票收益的影响机制,使用百度搜索数据衡量投资者概念关注,以“一带一路”、“5G”和“PM2.5”概念板块的股票为研究样本进行实证研究。结果表明:在控制了Fama-French三因素以及投资者个股关注情况下,投资者概念关注对所属概念板块的股票收益有显著正向影响,但这种影响作用会在随后几期反转为负向影响。投资者个股关注一方面会强化投资者概念关注对股票收益的正向影响,另一方面投资者个股关注越高,个股的流动性就越强,从而会弱化投资者概念关注对股票收益影响作用的反转效应。研究结论丰富了投资者关注的理论研究,为抑制概念炒作提供理论依据和实现途径。
[期刊] 金融论坛  [作者] 罗鹏  陈义国  许传华  
本文利用百度搜索大数据、金融风险指标滞后项以及结构数据变量滞后项建立金融风险预测模型,研究发现:(1)包含百度搜索大数据的风险预测模型有助于提升金融风险预测的准确度,并且模型在金融风险上升时期的预测效果要好于金融风险下降时期的预测效果。(2)公众搜索宏观经济类风险、银行机构类风险和互联网金融类风险产生"追涨杀跌"的非理性行为,搜索非银行机构类风险的当期产生"追涨杀跌"的非理性行为,随后转变为"追跌杀涨"的理性行为。
[期刊] 金融研究  [作者] 赵龙凯  陆子昱  王致远  
本文使用百度公司提供的上市公司简称搜索量数据来衡量股票受关注的情况,同时结合该数据与中国股票市场的交易数据研究了关注度与股票收益率之间的关系。本文发现高关注度组股票的平均收益率显著地大于低关注度组股票。在控制了规模、换手率、账面市值比与关注度的相互影响后,发现关注度并不能够被这三个解释股票收益率的变量完全包含。作者在注意力对投资行为有影响这一假设下进行Fama-MacBeth回归后,发现关注度变化率不是显著的风险因子,不会系统地影响股票的收益率。
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