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[期刊] 南开管理评论
[作者]
边泓
决策有用性是当前被普遍认同的会计目标。本文结合我国近年关于投资人会计信息需求的研究成果,借鉴心理学对投资者认知能力的认识,研究了其在利用会计信息进行决策的过程中,不同投资心态对会计信息需求的影响,为相关性研究提供一个新视角。本文发现,当投资者处在一个令其产生冒险心态的市场中时,便会关注企业的盈利能力,而且认定历史会重演;而在一个令其产生保守心态的市场中时,便会关注企业的净资产,对未来的估计并不乐观。
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
边泓 周晓苏
“决策有用观”目前已经被我国许多学者在“如何定位我国会计目标”问题上所认同,基于这一点对如何定义和理解会计信息质量特征提出了新的要求。针对“投资人如何使用会计信息进行决策”这个长期未解的问题,本文尝试使用数据归纳的方法,结合行为金融学中对于投资者理性程度的认识,说明无论投资者理性程度如何,会计指标都不能对预测未来收益变动状况提供支持,反之,会计信息是通过投资者的认知偏差在其决策中发挥了作用,从而探讨了会计信息的前瞻性究竟如何体现的问题。
关键词：
会计目标 前瞻性 有限理性 代表性启发
[期刊] 商业时代
[作者]
李艳
本文在进行文献综述的基础上发现公司层面因素对自愿披露行为的解释力不够,基于此探究会计披露信息背后的市场层面因素对自愿信息披露的影响是本文的研究重点。首先提出研究构建框架,其次进行自愿性信息披露影响因子的实证研究,然后得出上市公司自愿性信息披露更深层次的动因与策略,最后对结论进行相关分析。
关键词：
会计信息 自愿性 信息披露 市场层面因素
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张文华
数字图书馆改变了传统图书馆的服务模式,同时也积累了大量的读者信息,为个性化服务提供了数据基础。本文重点研究了聚类分析技术及其在图书馆中的应用,利用两步聚类模型实现了对读者的聚类分析。
关键词：
数字化图书馆 数据挖掘技术 读者行为特征
[期刊] 运筹与管理
[作者]
高扬 申怡然 徐嘉熙
本文以科创板市场为主要研究对象，基于文本数据挖掘方法探究了新冠疫情发生前和疫情期间投资者情绪对市场收益率的影响及其作用机制。利用东方财富股吧2019年7月至2020年3月的日度科创板股票评论数据，基于Bi-LSTM深度学习技术对文本数据情感倾向进行分类，建立投资者情绪指数。通过构建双向固定效应的联立方程模型，采用2SLS方法估计投资者情绪对科创板市场收益率的作用，并检验在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间该作用的差异性。实证分析及稳健性检验的结果均表明，投资者情绪通过影响交易量进而影响科创板股票市场收益率，这种正向作用在1%的置信水平下显著。此外，投资者情绪对科创板收益率的影响在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间均保持稳健，且在新冠疫情期间作用更强。本研究成果对于新冠疫情期间我国证券市场监管层完善科创板交易机制，以及对中小投资者优化投资战略具有重要意义。
[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] 财经理论与实践
[作者]
胡国柳 韩葱慧
从会计信息披露的可靠性、相关性、及时性和客观性的角度入手,构建了一个会计信息质量的综合指数,采用多元回归分析的方法对我国机构投资者与上市公司会计信息质量之关系进行了实证研究,并分析了股权分置改革的实施对上述关系的影响。研究结果表明:股权分置改革前后,机构投资者的持股比例、持股的机构投资者数量、前十大流通股东中机构投资者的数量均与会计信息质量正相关;股权分置改革不会影响上述相关关系。
关键词：
机构投资者 会计信息质量 实证研究
[期刊] 宏观经济研究
[作者]
孟雪井 孟祥兰 胡杨洋
本文首先运用文本挖掘技术对中国知网ＣＳＳＣＩ期刊与新浪微博话题信息进行文本分析，并结合百度自身关键词推荐系统，在综合三大词库的基础上确定我国投资者相关的初始网络搜索关键词；其次，以上证指数为参照，对三大词库关键词的百度指数周数据的时间序列采用时差相关系数法、随机森林算法进行筛选，过滤后得到最能反映我国投资者行为的关键词词库；最后利用因子分析法构建了具有领先性的沪市投资者情绪指数。
关键词：
文本挖掘 百度指数 投资者情绪 股票市场
[期刊] 教育科学
[作者]
杨悦 郭大勇
数据挖掘迄今为止一直较多用于银行金融等经济领域,但在高等教育领域的应用较少。本文通过讨论数据挖掘在高校招生信息化中具体的运用前景,从一个新的应用视角提出:利用数据挖掘,提高高校招生咨询和宣传工作;服务高校"多元化、综合性"人才选拔机制;支持招生决策,调整招生计划和专业分布等。
关键词：
高校招生 数据挖掘
[期刊] 经济学动态
[作者]
张学勇 吴雨玲
随着计算机科学的飞速发展和互联网的广泛使用,互联网记录了人们越来越多的网络行为,网络大数据为分析投资者关注和投资者情绪提供了可能,基于网络大数据挖掘的实证资产定价逐渐引起了国内外学者的重视。本文总结了近年文献中网络大数据与投资者关注和投资者情绪的主要研究方法,整理了基于四种类型网络大数据的研究,包括网络新闻数据、搜索引擎数据、社交网络数据和网络论坛数据,分析了投资者关注和投资者情绪对资产价格影响及其传递机制。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏火松 魏翔
文章以提高客户信息管理过程中离群信息挖掘的效率为目标,在传统的基于距离的离群数据挖掘方法的基础上,探索出了一种新的高效分析方法,该方法的时间复杂度降为O(d n log2n),能够一次性完成离群数据及其特征属性(OFA)的挖掘过程,且能够给出相应的离群因子(OF)来描述离群数据的离群程度及其为什么离群等离群信息。同时,用户操作简便,结果显示易于理解。该方法可以应用于对数据量大、维数高的Web客户信息的离群数据分析和特征属性挖掘工作。
关键词：
离群数据 特征属性 客户信息 离群因子
[期刊] 财会通讯
[作者]
田蓉
个体投资者在资本市场上处于弱势地位,其信息需求得不到有效表达和充分关注。本文通过统计,分析了我国个体投资者会计信息需求特点及对现行信息供给状况的态度。结果显示,会计信息及时性、可理解性和充分披露是个体投资者认为最重要的质量特征。改进和完善与信息披露相关的法律法规,提高会计信息的及时性、可理解性,鼓励上市公司提供未来收益预测等前瞻性信息。
关键词：
投资者 上司公司 会计信息 需求
[期刊] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[期刊] 审计研究
[作者]
陈伟 居江宁
电子数据审计的研究与应用是近年来审计领域的热点问题。传统的电子数据审计方法一般是查找审计线索,发现被审计单位中存在的问题,没有进一步挖掘审计线索的特征,分析产生相关问题的规律和原因。因此只能是发现被审计单位存在的表面问题,不能通过发现的审计线索分析出更深层次的问题。本文首先分析了研究审计线索特征挖掘方法的重要性、目前常用审计方法及其存在的不足,在分析大数据可视化技术的基础上,提出了基于大数据可视化技术的审计线索特征挖掘方法,并分析了该方法的原理。以某医院审计为例,验证了该方法的有效性。最后,探讨了该方法的
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