社交網絡投資者信息學習及股價同步性研究李琳 9787523003985 【台灣高等教育出版社】

Name: 社交網絡 投資者信息學習及股價同步性研究 李琳 9787523003985 【台灣高等教育出版社】
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書名：社交網絡投資者信息學習及股價同步性研究
ISBN：9787523003985
出版社：中國統計
著編譯者：李琳
叢書名：統計前沿系列叢書
頁數：190
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1635396
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內容簡介

第一章闡述了本書研究所使用的理論方法和關鍵技術，第二章研究了文本質量對深度學習情感分析效果的影響，這兩章共同作為本書的研究基礎。第三、四、五章為本書的主體研究內容。第三章提出了一個基於網路拓撲結構的社交用戶角色劃分方法；第四章建立了一個基於演化博弈理論的投資者信息學習動力學模型；第五章投資者信息學習對股價同步性的影響，以在線社交網路上的同伴參与活動作為投資者信息學習的宏觀表現，通過研究同伴參与對股價同步性的影響，檢驗了投資者信息學習的經濟後果。分別回答了「投資者信息學習所處的信息環境如何」「投資者如何利用在線社交網路進行信息學習」「投資者群體信息學習具有怎樣的經濟後果」三個核心問題，以滿足習近平總書記強調防範和化解金融風險對相關學術研究的迫切要求。

作者簡介

李琳，首都經濟貿易大學統計學院數據科學系講師，中南財經政法大學數量經濟學博士。研究方向：社交網路、行為博弈、金融資產定價。

第0章導論
第一節研究背景與意義
一、研究背景
二、研究意義
第二節國內外研究現狀述評
一、在線社交網路與用戶角色識別
二、在線社交網路與信息傳播
三、在線社交網路與股價同步性
四、深度學習與情感分析
第三節研究內容、基本思路與創新之處
一、研究內容
二、基本思路
三、本書創新之處
第一章理論方法與關鍵技術
第一節聚類方法
一、定義與特點
二、方法分類
三、K-Means聚類方法
第二節演化博弈理論
一、概述
二、基本原理
三、複雜網路上的演化博弈理論
第三節行為金融學理論
一、行為金融學的興起
二、行為金融學模型
第二章文本質量對深度學習情感分析效果的影響
第一節問題描述
第二節研究設計
一、數據獲取及文本預處理
二、文本質量度量
三、模型選擇與設定
第三節實驗分析
一、情感分析效果對文本長度的敏感性分析
二、情感分析效果對文本可讀性的每感性分析
三、情感分析效果對文本長度和文本可讀性的敏感性分析
本章小結
第三章基於網路拓撲結構的社交用戶角色識別
第一節網路拓撲結構分析
一、網路的構建
二、拓撲結構特徵的分析
第二節社交角色識別與分析
一、從網路拓撲結構到社交角色的映射
二、應用K-Means聚類演算法的社交角色劃分
三、基於角色交互的信息環境分析
第三節實驗分析
一、數據來源及說明
二、網路拓撲結構分析
三、社交角色識別與分析
四、信息環境分析
本章小結
第四章基於演化博弈理論的投資者信息學習機制
第一節準備工作
一、問題描述
二、基本假設
第二節投資者信息學習動力學模型構建
一、報酬矩陣設定
二、複製動態方程推導
三、演化穩定策略分析
第三節實驗分析
一、數值模擬分析
二、不同網路上的模擬分析
三、不同場景下的比較分析
本章小結
第五章投資者信息學習對股價同步性的影響
第一節研究假設提出
一、同伴參与與股價同步性
二、疫情情境下的同伴參与與股價同步性
第二節實證模型構建
一、數據來源及說明
二、變數定義與度量
三、理論計量模型構建
第三節實驗結果及實證分析
一、深度學習模型比較及情感預測結果
二、變數的描述性統計分析
三、多元回歸結果及分析
四、內生性的排除
第四節穩健性分析
一、股價同步性變數的替代
二、無效數據的剔除
三、其他信息披露渠道的影響
四、異常值問題
五、疫情效應的似無相關估計
本章小結
第六章結論與展望
第一節研究結論與政策建議
第二節研究展望
參考文獻
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