互联网基金对股票市场的影响——基于大数据情绪指数的实证研究

投资者在进行投资决策时易受到自身情绪的影响,并且投资者行为是影响金融市场间波动溢出的直接原因。运用文本挖掘技术对新浪微博2014年4月至2016年7月的博文进行文本分析和随机森林-主成分分析并构建微博大数据投资者情绪指数,根据投资者情绪指数研究互联网基金市场对股票市场的影响,结果表明互联网基金市场对股票市场具有波动溢出效应。

我国影子银行体系发展及其风险监管

影子银行体系作为现代金融创新的重要形式之一,为我国金融市场注入了活力,但伴随着日益复杂的国际金融形势变化,也给我国的金融稳定性带来了风险隐患。该文在分析影子银行体系发展的基础上,对当前我国影子银行体系进行了规模测算,继而以商业银行表外理财业务为例分析我国影子银行的产生动因;最后根据我国影子银行体系在发展中面临的挑战,提出我国影子银行体系风险防范的政策建议。

金融安全风险感知的社交网络空间溢出效应研究——来自COVID-19期间中国省级面板数据的证据

社交网络在提高金融市场信息透明度的同时,也成为金融安全风险传导的新渠道。基于风险感知溢出模型,研究金融安全风险感知在社交网络中的扩散机理,以中国31个省级行政区(港澳台地区除外)为研究对象,根据COVID-19期间社交网络文本信息构建区域风险感知指数,运用空间计量模型进一步验证风险感知的空间溢出效应,研究发现,基于社交网络信息的金融安全风险感知具有明显的正向空间自相关性,地区疫情变化与金融市场繁荣程度对周边地区的金融安全风险感知程度有显著的正向空间溢出效应;面对重大突发事件,中国舆情环境能够有效引导投资者情绪保持稳定。研究结果为有效监管金融安全风险感知的跨区域传导,提升金融市场抗风险能力提供了理论支撑。

智能优化算法下的金融安全风险感知监控研究--基于COVID-19期间中国社交网络区域数据

如何构建有效的金融安全风险监控系统以实现对金融安全风险感知的监测与防控,一直是金融安全风险防范研究的重点.本文基于多种智能优化算法,采用2020年1月至12月的社交网络文本信息数据,针对不同状况下的金融安全风险感知情况展开仿真实验.研究发现,考虑智能优化算法的风险感知监控体系可以对真实情况下的社交网络金融安全风险感知进行实时有效的防控.本文运用中国社交网络真实数据完成了基于智能优化算法下的风险感知实时监测,为我国金融系统提高社交网络信息引导效率、防控投资者风险感知的跨区域冲击,提供了监控策略与政策依据.

舆情传播、风险感知与投资者行为——基于系统模糊控制的视角

大数据时代下,互联网和新媒体的迅速发展在加速网络舆情流动性的同时,通过增加投资者的模糊风险感知程度加剧了金融市场波动,给舆情传播的系统性监管带来难度.本文首次将物理学倒立摆模型跨学科应用到微观投资者行为系统的构建,并基于模糊理论对比不同策略下的系统稳定性控制效果,验证该模型在金融领域的可行性与可控性.选取2020年1月至6月的微博文本为实证分析数据,测度投资者行为的变化效率,检验了我国舆情传播通过投资者模糊风险感知对金融市场稳定性的控制效果.研究结果表明:1)理论上存在能够动态控制投资者行为系统稳定的舆情传播有效程度;2)舆情信息会跨市场影响不同金融市场上的投资者决策;3)我国政府主导下的舆情环境在面对重大突发事件时具有良好的稳定市场能力.

金融科技的社交网络关注:理论模型及其实证分析

本文研究舆情话题在社交网络上的传播机制与社交网络话题选择决策机制,分析关系羊群效应在社交网络中的实现机制,构建金融科技关注指数。实证研究发现:(1)追求收益的投机心理促使社交网络中的舆情主体进行相同的选择决策,在紧密度复杂的网络中更易产生关系羊群效应;(2)中国社交网络对金融科技话题的关注实际是对金融科技公司的关注;(3)金融科技公司的社交网络关注是产生金融科技话题搜索变化的主要原因。

媒体舆情、政府监管与市场行为——基于信息博弈的结构性视角

随着互联网大数据时代的到来,各种新媒体不断涌现,社会主体的网络舆情意识日益增强,金融市场的参与各方和监管部门越来越依赖媒体舆情信息进行决策.本文爬取全网舆情1分钟高频数据,运用分位数脉冲响应方法探讨舆情的质量结构和情绪结构对市场行为的非对称效应,通过构建舆情传播动力学SC2I2R模型深入分析舆情传播结构对信息博弈的影响,从理论上研究舆情传播中的三方行为演化博弈机制模型.研究发现:1)政府干预前后的三方博弈系统不存在绝对的稳定均衡点,但综合考虑两种行为结构的市场会存在理论上的均衡状态;2)控制媒体报道的中性舆情占比,将有利于提高政府监管效率;3)政府监管在媒体舆情传播过程中有风险缓释作用,政府介入会降低消极投资者的市场占比,最终达到缓释舆情对金融市场的负向冲击,实现中性投资者市场占比的提高.本文研究为媒体舆情的政府有效监管和市场行为的合理引导提供了新的政策理论依据.