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[期刊] 投资研究
[作者]
王丽佳 卢国祥
在经济活动中,社会网络是个体相互交流的基础。基于资本市场的社会网络,本文通过建立股票价格的动态模型探究交易者的交流互动对股票价格的影响机制。本文应用马尔科夫过程刻画了交易者异质性预期的转换过程,并基于交易者预期、股票价格和社会互动所构成的动力系统分析得到了股票价格被低估(高估)的条件。研究结果发现价格的动态变化和交易者的交流结构密切相关,解释了股票价格的形成机制以及价格泡沫的产生与破灭过程。
关键词：
社会网络 有限理性 异质性预期 价格泡沫
[期刊] 统计研究
[作者]
杨青 王晨蔚
作为深度学习技术的经典模型之一,长短期记忆(LSTM)神经网络在挖掘序列数据长期依赖关系中极具优势。基于深度神经网络优化技术,本文构造了一个深层LSTM神经网络并将其应用于全球30个股票指数三种不同期限的预测研究,结果发现:①LSTM神经网络具有很强的泛化能力,对全部指数不同期限的预测效果均很稳定;②相比三种对照模型(SVR、MLP和ARIMA),LSTM神经网络具有优秀的预测精度,其对全部指数的平均预测精度在不同期限上均有提升;③LSTM神经网络能够有效控制误差波动,相比三种对照模型,其对全部指数的平均预测稳定度在不同期限上亦均有提高。鉴于LSTM神经网络在预测精度和稳定度两方面的优势,其未来在金融预测等方向将有广阔的应用前景。
关键词：
LSTM神经网络 深度学习 股票指数预测
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
曾志坚 岳凯文 齐力
运用复杂网络方法,建立无向无权网络,考量新能源板块内88支股票间的联动性,结果表明,新能源股票间的收益具有联动性;一些股票在网络中占据重要位置,对于信息在新能源股票网络中传递起重要作用;所构建的网络具有小世界效应和无标度特性,但是幂律指数与大多数现实网络的幂律指数存在差异。鉴此,投资新能源股票,应综合考量市场波动对未来收益的影响,以更好规避投资风险。
关键词：
新能源股票 联动性 复杂网络
[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] 国际金融研究
[作者]
刘海云 吕龙
本文利用因子多元随机波动模型(MSV),计算全球40个股票市场间的溢出风险价值(ΔCoVaR),在此基础上利用社会网络方法构建系统性风险溢出网络,分析国际股票市场风险溢出的整体特征。研究发现:全球金融风险溢出存在明显的非对称性,开放的发达国家对外风险溢出程度最高,开放的发展中国家主要遭受来自外部的风险溢出;全球风险溢出网络存在明显的无标度性和小世界性,少数市场在风险溢出中发挥着更重要的作用,后危机时代依然潜藏巨大风险;中国在全球风险溢出网络中处于相对边缘的位置,中国香港既是内地市场的直接外部风险来源,也是内地市场与外部冲击的重要中介。
关键词：
系统性风险 风险溢出 随机波动 社会网络
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
李岸 粟亚亚 乔海曙
本文选取２０００～２０１５年全球４０支股票指数日收盘价，通过建立收益率网络和ＤＣＣ－ＭＶＧＡＲＣＨ模型波动率网络对中国股票市场国际联动性进行实证分析。研究表明，随着经济全球化的加深，全球股市收益率和波动率联动逐渐增强；全球金融危机和欧债危机期间，收益率联动网络具有小世界性；中国与全球股市长期处于割裂状态，但在全球金融危机期间与其他市场联系加强。在全球经济形势复杂多变的情况下，中国应针对性采取措施促进股市发展，以分享全球金融一体化利益。
[期刊] 投资研究
[作者]
王勇 杨庆运
本文研究了我国网络关注度与股票收益之间的关系。本文首先根据行为金融学的相关理论提出假设,然后利用网络数据进行检验。结果表明当日高关注度的股票在当日及之后一日会具有高成交量;当日高关注度对当日收益率有正向的影响,但对之后一日的收益率却产生负向影响。本文的结论表明我国股市存在基于注意力的购买行为,且这种行为可能会被机构投资者等利用来获取收益,这为我国投资者和监管部门的决策提供了参考。
关键词：
网络关注度 行为金融 有限理性
[期刊] 运筹与管理
[作者]
乔若羽
针对股票市场的特征提取困难、预测精度较低等问题,本文基于深度学习算法,构建了一系列用于股票市场预测的神经网络模型,包括基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和门控神经单元(GRU)的模型。针对RNN、LSTM和GRU无法充分利用所参考的时间维度的信息,引入注意力机制(Attention Mechanism)给各时间维度的信息赋予不同权重,区分不同信息对预测的重要程度,从而提升递归网络模型的性能。上述模型均基于股票数据进行了优化,基于上证指数对各类模型进行了充分的对比实验,探索了模型中重要变量对性能的影响,旨在为基于神经网络的股票预测模型给出具体的优化方向。
关键词：
股票预测 深度学习 神经网络 注意力机制
[期刊] 统计与决策
[作者]
郝勇 刘继洲
本文运用BP人工神经网络,在MATLAB平台上,进行公用事业指数波动规律的预测和分析,能利用公用事业指数前三天的收盘价,预测第四天的收盘价,并且预测值达到一定精度。
关键词：
分类指数 神经网络 MATLAB 预测
[期刊] 证券市场导报
[作者]
陈亦聪
本文阐述并分析了美国市场股票交易即时行情通过网络传播的收费模式现状以及相应的监管动态,试图通过展现各方利益的博弈来揭示股票交易即时行情未能在网络媒介实现广泛传播的深层次原因,提出了在行情信息权利保护与交易所履行公共职责之间实现平衡的解决思路。
关键词：
即时行情 证券交易所 网络传播 收费模式
[期刊] 统计与决策
[作者]
张旭
一般认为,在存在较少的股市信息的情况下,股价的波动较小,当存在较多的股市信息时,股价的变动也常常较大,互联网股票信息量的显著变化常常是该公司有特殊事件的反映,进而可能影响股价。文章从网络搜索引擎Google获取字频信息,运用事件研究的方法,对网络文字频度信息与股市关系进行了分析,实证结果表明网络股市信息量的波动与股市价格波动存在显著的正相关关系。
关键词：
网络字频波动点 股票市场
[期刊] 运筹与管理
[作者]
黄玮强 庄新田 姚爽
理解股票市场内部股票间的信息溢出规律,对于股票定价、投资组合以及风险防范具有重要的意义。将传统计量经济方法与复杂网络的建模分析方法相结合,从复杂网络的视角出发,实证研究了我国股票市场内股票间的信息溢出关系及其影响因素、个股信息溢出能力分布及其影响因素。研究发现,股票间较长期收益的相互影响要强于较短期收益;股票收益率相关性较强的股票间存在更显著的信息溢出;市场因素显著增强了股票间的信息溢出效应;股票间的信息溢出效应会随着市场行情的上涨(下跌)而增强(减弱);股票的信息溢出能力呈现尖峰、厚右尾的分布;股票成交金额对个股的信息溢出能力具有显著的正向影响。最后,最小生成树能快速而准确有效地揭示股票间信...
[期刊] 国际金融研究
[作者]
卜林 王雪杰 刘志强
本文采用系统性风险度量新指标LASSO-ΔCoVaR,构建全样本时期及各极端时期全球股票市场系统性风险传递网络,考察全球股票市场系统性风险传递水平及结构特征,并着重对极端状态下的风险传递进行分析。研究发现:第一,无论风险输入水平还是风险输出水平,不同股市的动态变化趋势大体一致,但波动幅度迥然不同,且单个股市风险输出水平的波动幅度远大于风险输入水平;第二,成熟经济体经济基本面恶化往往会增强其股市的系统性风险贡献,而新兴经济体则不同;第三,法国、荷兰、中国香港、德国和英国股市的风险溢出水平较高,同其他股市间的风险传递途径较多,是系统性风险传递网络中的核心节点;第四,我国股市与全球股市间的风险关联较弱,但我国股市潜在风险来源面广,同区域股市及金砖国家股市在我国股市与全球股市间的风险传递发挥重要作用。
关键词：
系统性风险 关联网络 风险传递 极端事件
[期刊] 武汉金融
[作者]
戴德宝 兰玉森
2017年理查德·塞勒获得诺贝尔经济学奖,行为金融学再次成为研究热点。大量学者认为投资者情绪将影响投资决策并引发金融异象。近些年,网络媒体发展迅速带来股民与网民的高度"耦合",由此基于网络文本的投资者情绪与股价相关研究备受关注。通过投资者情绪与股票价格研究结构模型,挖掘网络文本情绪与股价的研究规律,并提出投资者情绪传播效果影响因素挖掘、多来源与多维度投资者情绪综合指标构建、长时间预测与文本情感挖掘精准度提升等后续研究方向,以期为该领域的深入研究提供参考。
关键词：
投资者情绪 股价 网络文本 预测
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