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1.
We examine the two-phase phenomenon described by Plerou, Gopikrishnan, and Stanley (2003)  [1] in the KOSPI 200 options market, one of the most liquid options markets in the world. By analysing a unique intraday dataset that contains information about investor type for each trade and quote, we find that the two-phase phenomenon is generated primarily by domestic individual investors, who are generally considered to be uninformed and noisy traders. In contrast, our empirical results indicate that trades by foreign institutions, who are generally considered informed and sophisticated investors, do not exhibit two-phase behaviour.  相似文献   
2.
基于主题模型的半监督网络文本情感分类研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对网络评论文本的情感分类问题中存在的数据的不平衡性、无标记性和不规范性问题,提出一种基于主题的闽值调整的半监督学习模型,通过从非结构化文本中提取主题特征,对少量标注情感的文本训练分类器并优化指标调整闽值,达到识别用户评论的情感倾向的目的。仿真研究证明阈值调整的半监督模型对数据非平衡性和无标记性具有较强的适应能力。在实证研究中,对酒店评论文本数据构建的文本情感分类器显示该模型可以有效预测少数类评论样本的情感极性,证实了基于主题模型的闽值调整半监督网络评论文本情感分类模型在实际问题中的适用性与可行性。  相似文献   
3.
Politically-themed stocks mainly refer to stocks that benefit from the policies of politicians. This study gave the empirical analysis of the politically-themed stocks in the Republic of Korea and constructed politically-themed stock networks based on the Republic of Korea’s politically-themed stocks, derived mainly from politicians. To select politically-themed stocks, we calculated the daily politician sentiment index (PSI), which means politicians’ daily reputation using politicians’ search volume data and sentiment analysis results from politician-related text data. Additionally, we selected politically-themed stock candidates from politician-related search volume data. To measure causal relationships, we adopted entropy-based measures. We determined politically-themed stocks based on causal relationships from the rates of change of the PSI to their abnormal returns. To illustrate causal relationships between politically-themed stocks, we constructed politically-themed stock networks based on causal relationships using entropy-based approaches. Moreover, we experimented using politically-themed stocks in real-world situations from the schematized networks, focusing on politically-themed stock networks’ dynamic changes. We verified that the investment strategy using the PSI and politically-themed stocks that we selected could benchmark the main stock market indices such as the KOSPI and KOSDAQ around political events.  相似文献   
4.
投资者情绪指数及中国股市的实证   总被引:10,自引:0,他引:10  
准确度量投资者情绪,有助于深刻理解市场,进行有效的监管和制定正确的投资策略.从重新界定投资者情绪的定义出发,对投资者情绪与当期收益的关系进行了理论演绎,总结出5条有关投资者情绪与当前收益关系的假说.依据可以获得的投资者情绪代理变量,利用主成分分析构建了中国证券市场投资者情绪指数,进而利用EGARCH模型实证检验了上述5条假说.实证结果表明,理论演绎与市场实际运行有很好的相合性.  相似文献   
5.
在线评论信息对消费者的商品购买决策影响非常显著,如何使用数据体量较大的在线评论信息来进行有针对性的商品购买决策分析是近年来尤为需要关注的一个新研究内容。本文提出一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法。首先,通过在线评论信息的挖掘来确定了消费者所重点关注的关于候选商品的商品特征及其权重;然后,通过消费者情感的分析来构建了关于各候选商品的商品购买决策矩阵;在此基础上,通过给出的一种基于随机TOPSIS的方案排序方法来进行了各候选商品的排序。最后,依据携程网提供的关于三家客栈的在线评论信息进行了数据实验,从而说明了本文提出方法的实用性与可行性。  相似文献   
6.
在资本市场中,投资者并不是相互独立的个体,而是相互学习、相互交流的。随着互联网的迅猛发展,这种社会互动变得更为频繁和普遍,因此社会互动对资产价格的影响也不容小觑。本文先通过理论建模提出理论假设:社会互动存在条件下,投资者互动会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫;当投资者情绪高涨时,投资者互动强度显著正向影响泡沫;当投资者情绪低落时,投资者互动强度显著负向影响泡沫;受社会互动影响,投资者活跃的交易会加剧市场情绪的传染,进而增加资产泡沫。之后本文基于股票论坛发帖构建社会互动、投资者情绪指标,验证了中国股票市场中本文理论假设的正确性。  相似文献   
7.
利用2008年6月1日至2014年10月31日A股收益率数据和东方财富网上证综指吧主题帖文本,以情绪词测度投资者情绪,发帖量代表信息传播强度,构建信息传播和投资者情绪影响股市羊群效应的GARCH模型.利用赤池信息准则比较信息传播和投资者情绪对股市羊群效应的解释能力.实证表明,前期信息传播加强了本期股市羊群效应,但当日盘前信息传播则减弱了当日股市羊群效应,前期悲观情绪将增强本期股市羊群效应.主要结论有:1)信息传播与投资者情绪对股市羊群效应都具有显著的解释能力;2)综合信息传播和情绪的模型对股市羊群效的解释优于单一信息传播或情绪因素的模型;3)相对于投资者情绪,信息传播对股市羊群效应的解释更优.  相似文献   
8.
本文基于2006年10月到2015年6月市场层面的投资者情绪和上证综指收益率,刻画了投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益率的影响。首先,本文通过误差修正模型研究了短期层面投资者情绪对证券市场收益的影响特点,补充了以往在长期层面和整体收益水平上投资者情绪对市场收益影响的研究。由于市场层面的投资者情绪会受到宏观政策影响,之后本文将市场利率作为政策因素,通过分位数回归分析了不同市场收益水平下,市场利率和剔除了宏观政策因素的投资者情绪对市场收益的影响。研究结果表明:投资者情绪和证券市场收益之间的关系在短期层面上更为显著;当我国的证券市场环境处于“牛市”时,市场利率和投资者情绪均会对证券市场指数收益产生显著的影响,且随着市场收益水平的逐步上升,市场利率的反向作用和投资者情绪的正向作用均会逐渐加强。  相似文献   
9.
Sentiment analysis aims to automatically classify the subject’s sentiment (e.g., positive, negative, or neutral) towards a particular aspect such as a topic, product, movie, news, etc. Deep learning has recently emerged as a powerful machine learning technique to tackle the growing demand for accurate sentiment analysis. However, the majority of research efforts are devoted to English-language only, while information of great importance is also available in other languages. This paper presents a novel, context-aware, deep-learning-driven, Persian sentiment analysis approach. Specifically, the proposed deep-learning-driven automated feature-engineering approach classifies Persian movie reviews as having positive or negative sentiments. Two deep learning algorithms, convolutional neural networks (CNN) and long-short-term memory (LSTM), are applied and compared with our previously proposed manual-feature-engineering-driven, SVM-based approach. Simulation results demonstrate that LSTM obtained a better performance as compared to multilayer perceptron (MLP), autoencoder, support vector machine (SVM), logistic regression and CNN algorithms.  相似文献   
10.
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。  相似文献   
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