平台经济的典型特征、垄断分析与反垄断监管

平台经济是由互联网平台协调组织资源配置的一种新型经济形态。随着平台经济的飞速发展,其潜在的垄断倾向不断显现,引起学术界和实务界的广泛关注,相关研究成果不断推进。本文首先从垄断和平台经济的基本概念、理论发展入手,总结平台经济的典型特征及其与垄断形成的逻辑关系;其次,基于平台经济的外部性,指出其对垄断分析带来的挑战,以及理论研究的争论焦点;再次,针对当前的算法控制、价格操控、合谋协议、客户挟持及过度并购等突出问题,分析平台经济存在的不正当竞争行为;最后,聚焦平台经济相关市场认定、监管框架和反垄断措施,并在此基础上提出研究不足和政策建议。

结合文本情感、主题、社交特征和深度学习的股价预测方法

文章旨在提出一种结合文本数据情感值、文本主题、社交数据,并基于深度学习算法LSTM模型(Long-Short Term Memory,长短期记忆网络)的股价预测方法。文章通过将情感测量值丰富到6种,特别是测量了情感分歧值(情感值标准差),为情感参与股价预测提供了新的特征值。同时,将社交数据(文本的阅读数、点赞数)纳入模型中,考虑到了社交影响因素。在此基础上,文章将文本的主题因素纳入股价预测中,最终形成情感、主题、社交相结合的丰富文本特征集。基于OLS回归,首先验证了情感、主题、社交等特征和股价的相关性,然后,使用LSTM算法对特征与预测值进行了模型训练,最后基于训练好的模型对样本进行了回测。从回测结果看,增加了情感和主题后,模型具有良好的预测能力,对下一天收盘价的预测误差控制在0.5元以内。