基于百度搜索指数的中国经济不确定性指标研究

基于百度搜索指数,构造测度中国经济不确定性的全国和地级市层面的日度指标。与现有基于新闻报刊中关键词词频构造的指标相比,该指标对重大事件的响应更为及时,反应更为强烈且领先于现有指标。基于该指标的实证检验结果表明,该指标有助于预测股票市场收益率的变化,而现有指标则没有帮助;同时,用该指标刻画的经济不确定性增加时,企业投资强度降低,现金持有水平增加,特别是控制了企业利润因新冠疫情大幅下滑的因素后,这一结果依然成立,与相关理论的推论和常识相一致,而用其他现有指标则无法得出以上结果,说明该指标能有效刻画经济不确定性。通过利用网络即时数据和合理构建关键词词库,使得该指标不仅能及时有效地刻画经济不确定性,而且能刻画地区经济不确定性的差异,为与经济不确定性相关的研究提供了方法论参考。

投资者情绪的跨市场溢出效应——基于股票和商品期货网络搜索指数的研究

研究投资者情绪在股票和商品期货市场的溢出效应,对于投资者更好地理解资本市场的网络结构以及有效规避投资风险具有一定的理论和实践意义。采用百度搜索指数作为投资者情绪的代理变量,可以有效统一两个市场的衡量标准,避免了以往研究标准无法统一的问题。通过对投资者情绪的跨市场溢出效应进行检验,得出以下结论:投资者情绪对跨市场的资产收益率及资产波动率均存在显著的影响;两个市场的投资者情绪存在着显著的波动溢出现象,且股价下跌后股票投资者情绪对商品期货市场的波动溢出变得更为显著。

基于网络搜索指数的公众关注度对企业创新的影响

大数据时代下公众已然成为一种新的外部力量,并对企业创新产生了新的促进效应。虽然学界对企业创新影响因素已有一定的探讨,但尚缺乏基于大数据时代背景下利用网络搜索从公众层面对企业创新的研究。选取2011—2019年深圳证券交易所的上市企业为样本,利用负二项回归模型、Tobit模型等方法,实证探讨了基于网络搜索指数的公众关注度对企业创新的促进作用及信息透明度与知识产权保护的双重调节作用。研究发现:第一,公众关注度对企业创新具有显著的促进效应;第二,信息透明度在公众关注度对企业创新的促进过程中起正向调节作用;第三,公众关注度、信息透明度和知识产权保护三者交互项结果表明,地区知识产权保护程度越高,信息透明度对公众关注度与企业创新的调节作用越明显。研究结论不仅拓展了目前关于大数据应用于企业管理研究的方法集,为有效发挥公众关注度对企业创新的引导和监督作用提供了新视角,还为中国完善信息披露制度以及知识产权保护制度的深入改革提供了微观证据。

网络搜索指数与CPI波动的相关性分析

网络搜索指数反映了用户的社会活动信息和行为趋势,为研究经济问题提供了重要的数据基础,本文利用脉冲响应函数和方差分解分析了网络搜索指数与CPI之间的相互关系。结果表明:CPI与网络搜索指数的相关性较高;CPI与网络搜索指数之间存在长期均衡关系,且两者在短期时间内互为因果;网络搜索指数的增加对CPI的增长具有促进作用,且这种效应需要一段时间内的传递,CPI的变化对网络搜索指数的变化影响程度更大。从长期发展情况看,经济形势的变化会对公众的购买决策产生一定影响,经济形势的发展会为公众的网络搜索行为创造稳定条件。

投资者关注与城际房价溢出效应——基于成对城市间百度搜索指数的研究

采用高维时变参数向量自回归模型测度了全国50个大中城市房价的时变溢出效应,并基于成对城市间的百度搜索指数系统考察了投资者关注对城际房价溢出效应的影响。研究表明,投资者关注能够显著提升城际间的房价溢出效应,其中来自手机端、一线城市、房地产活跃期内的投资者关注对城际房价溢出效应的影响更强。拓展性分析表明,投资者关注能够推高目的地城市房价中的非基本面成分。

基于网络搜索指数与多中心过敏原皮肤点刺数据的广东省变应性鼻炎流行特征分析

目的分析变应性鼻炎(AR)在全国和广东省流行特征的差异,以及经济发展水平对尘螨过敏阳性率的影响。方法通过我国访问量最大的搜索引擎百度提供的'百度指数',选取2014~2018年共5年'过敏性鼻炎'搜索走势,分析全国范围和广东省AR搜索走势差异并分析其特征;通过对比'过敏性鼻炎'和'螨虫'在全国和广东省搜索走势,分析两组数据的相关性;搜集广东省11个地市15所三甲医院临床诊断A R患者尘螨标准化过敏原皮肤点刺(SPT)阳性率,与当地人均国内生产总值(gross domestic product,GDP)对比,分析其相关性。结果全国AR搜索走势具有明显的季节差异,每年4~5月及8~9月为搜索高峰,广东省AR搜索走势没有明显季节差异,只有1~2月搜索量较低;全国每年AR日搜索量谷峰比为24.37%,而广东省为42.28%,两者相比具有显著差异(P<0.001),全国月均搜索量大于峰值月份50%的月份数每年平均为6个月,而广东省平均每年为10.8个月,两者相比具有显著性差异(P=0.008);截取每月1日'过敏性鼻炎'与'螨虫'搜索量进行相关性分析,全国范围内两者没有相关性(R_s=0.392,P=0.064),而广东省两者搜索量具有明显相关性(R=0.604,P=0.002);广东省各地市多中心临床诊断AR患者尘螨SPT阳性率与当地人均GDP具有显著的相关性(R_s=0.900,P<0.001)。结论网络搜索大数据可在一定程度上反映真实世界AR的流行情况,通过对百度指数搜索走势分析,全国AR发作以季节性为主,而广东省AR发作以常年性为主,'螨虫'是广东省AR患者最为关注的过敏原,广东省各地市AR患者尘螨SPT阳性率与当地人均GDP呈高度相关,表明在气候条件基本一致的条件下,经济发展水平差异以及由此带来的生活方式改变是尘螨过敏率增高的重要原因。

网络搜索指数在社会科学领域中的应用现状及前沿研究

网络搜索指数是指互联网用户的搜索历史记录数,该历史数据具有全样本、实时、免费、客观等优点,自搜索指数发布以来已在众多学科得到应用,但目前系统地综述搜索指数在社会科学领域中的应用研究少有报道。以Web of Science核心数据库作为分析数据源,提取被SSCI收录的2004-2017年间与网络搜索指数相关的文献共450篇,应用可视化软件CiteSpace和VOSviewer进行应用现状及前沿预测的研究。研究结果显示:搜索指数已在经济、金融、医学、社会、心理学等领域得到广泛应用,研究成果呈现递增趋势,并发现文献数与引文数高度相关,证明搜索指数在社科领域研究中具有研究传承性;研究前沿分两个方向,一是搜索指数与多源数据的融合研究,二是搜索指数在健康管理领域的应用研究。

融合搜索指数的卷烟需求预测研究

在总量控制、稍紧平衡的行业背景下,为了解决实际需求与实际投放误差造成的结构性缺货问题,本文研究搜索指数与卷烟历史销量的相关性,筛选与价位段销量相关性大的关键词搜索数据,构建了多元线性回归模型的数据输入。对比发现,加入搜索指数的预测模型,能够有效提升预测精度。通过对卷烟价位段需求展开精准预测,能指导厂商根据预测结果投放符合市场需求趋势的商品,减少结构性缺货的情况,并开展品牌培育营销活动,有效提升商品销量和营销效果。

企业创新投入提高了投资者异质信念吗——基于百度搜索指数的实证检验

将2010~2016年创业板上市公司作为研究样本,实证检验企业创新投入对投资者异质信念的影响,并对其影响路径进行分析。研究发现:企业创新投入越大,投资者异质信念越高;在可能存在的“自行搜索”路径和“财报公告”路径中,前者发挥重要作用;投资者关注提高了投资者异质信念并不是由媒体报道分歧引起的,而是由投资者自身信息获取时间和解读的不同导致的。

基于百度搜索指数的“大数据”热度分析

本文选取了从百度指数获得的2012年1月到2017年12月期间的"大数据"百度指数搜索量,首先提取了数据的特征,而后建立AR(1)—GARCH(2,1)模型,对大数据在中国网民中的搜索热度趋势进行了预测与分析,得出结论认为大数据在国内正在处于一个开始被认知的阶段,随着时间的发展,人们对其认知也将逐步趋于理性。

北京CPI网络搜索指数合成研究

本文是研究网络搜索数据与北京CPI的关系及预测能力的先导步骤,利用与CPI相关的关键词在百度指数网站获取的搜索数据,探究采用因子分析法进行网络搜索指数的合成,最后给出了北京CPI网络搜索指数的合成公式。

新型冠状病毒肺炎疫情公众关注度的时空差异与影响因素--基于百度搜索指数的分析

公众关注作为疫情防控与舆情治理的重要环节,其时空差异与影响因素却鲜见被讨论。因此,文章将百度搜索指数作为网络公众关注度的测量指标,采用百度人口流动大数据和疫情实时监测数据,运用空间分析、时空可视化、回归分析等方法,分析2020-01-09-03-02中国公众对"新型冠状病毒"网络关注度的省域时空差异与影响因素。研究发现:1)在空间上,公众对疫情的关注度东、西部差异较大,沿海高于内陆,且与疫情高发区吻合;在时间上,武汉"封城"前后各省份的公众关注度分布格局基本趋于一致,且"封城"后均明显高于"封城"前;春节期间关注度达到最高峰,而后随疫情周期性规律(潜伏-暴发)呈波动式下降;关注主题遵循"从早期对相关病毒的搜索到后期关注临床诊断与发展状况"的疫情发展规律。2)疫情动态数据、武汉人口流动的日动态因素与固定区位特征的经济社会发展因素会不同程度地影响受众对疫情的关注度,当疫情基本得到控制,宏观区位因素对公众关注度的影响作用开始凸显,具有持续稳定的影响;3)影响因素在疫情暴发前后2个阶段对公众关注度起着不同的影响效果。在疫情暴发初期,公众更易受疫情动态信息影响引发主动搜索行为;而在疫情暴发后期阶段,公众将注意力转移到流入各省份的武汉人口上。

基于互联网搜索指数的多因素集成下人民币汇率预测

针对人民币短期汇率预测问题,构建了基于互联网大数据信息的互联网搜索指数,改进了人民币汇率短期预测CAR模型.首先,基于涵盖丰富信息的互联罔大数据,构建了反映大众关于汇率波动观点、情绪及预期的互联网搜索指数,并运用热最优路径(TOP)方法、去趋势交叉相关分析(DCCA)方法对指数的有效性进行了检验,结果表明该指数可以有效地表征出大众情绪和预期的变化.进一步地,利用所编制的互联网搜索指数对人民币汇率的短期预测模型进行改进,构建了融合互联网搜索指数的CAR模型.实证结果表明,融合互联网搜索指数的人民币汇率短期CAR预测模型可以有效提升短期汇率的预测精度.

国际投资者情绪的信息溢出机制——基于网络搜索指数的研究

研究国际投资者情绪在全球股票市场上的溢出效应,对于投资者更好地理解资本市场的网络结构以及有效规避投资风险具有重要的理论和实践意义。利用Diebold信息溢出模型对投资者情绪的全球信息溢出机制进行检验,研究结果发现:全球股市投资者情绪的联动性较高,欧美股票市场是全球情绪传染的主要对外溢出来源;投资者情绪的传染具有显著的非对称性,高涨情绪的信息溢出效应要明显高于低迷情绪的信息溢出效应;中国A股除了在2007年和2015年两次牛市后期表现出较明显的净对外溢出,其他时间均表现出明显的接受溢出状态,说明中国A股的对外影响力还不能与其规模相匹配。因此,应在建立有效的金融防火墙的基础上,加大A股的开放程度、引入更多的国际投资者,逐步扩大A股在全球的影响力。

基于百度搜索指数的影视旅游地网络关注度时空分异研究——以《亲爱的客栈》拍摄地泸沽湖为例

近年来,我国真人秀节目蓬勃发展,很多拍摄地因为节目的播出而成为旅游热点。以《亲爱的客栈》为研究案例,基于百度搜索指数获取“亲爱的客栈”和节目拍摄地“泸沽湖”的网络关注度,采用变异系数、周内分布偏度指数、基尼系数等方法研究网络关注度的时空分异,进而分析其影响因素。研究发现:“亲爱的客栈”和其拍摄地“泸沽湖”的网络关注度之间存在显著相关关系;节目播出使其拍摄地“泸沽湖”的网络关注度迅速提升,但这种宣传效果具有时效性和周期性,总体呈波动下降趋势,周期变化曲线呈N形;“泸沽湖”网络关注度的区域差异明显,关注度较高的省份集中在东部经济发达地区和西南可达性较高地区;区域经济发展水平、人口规模和空间距离是影响影视旅游地网络关注度空间分布的重要因素。

基于网络搜索指数的股票市场微观结构特征

基于2013—2016年2 966只股票的交易数据及对应的网络搜索指数对股票市场微观结构特征进行研究。通过建立横截面回归模型以及面板联立回归等模型分别探究了网络搜索指数对中国股票市场的收益率、流动性以及波动率的影响。实证结果表明:股票的关注度增加,会提高股票市场交易的流动性和收益率;对于关注度对波动率的影响没有得出统一的结论,在股票市场短周期上,关注度增加并不显著影响股票市场的波动率,但是在长周期上,会降低股票的波动率。

大运河文化带(江苏段)的传播效能研究——基于搜索指数与文本分析

基于百度搜索指数、GoogleTrends搜索指数与ROST文本分析发现,在传播热度上,大运河文化带(江苏段)呈现出热点事件影响度显著、关注热度区域差异显著、受关注度与旅游形象存在较强关联等特征;在传播效果上,呈现出感知内容集中、感知维度多元、情感体验积极等特征。但同时也存在省内传播效果“南北”差异突出、热点事件可持续传播周期短、“走心”式传播内容不足、国际传播重视不够等问题。应从提升文化传播站位、解码江苏运河文化、建设优质传播渠道、强化国际表达能力四个方面提升传播效能,塑造新时代大运河文化带传播的“江苏样板”。

网络借贷行业风险与投资者信心——基于百度搜索指数的研究

近年来,网络借贷行业风险事件频发,极大地影响了投资者的信心。选取2015—2019年176家P2P平台运营数据和百度搜索指数,实证检验了网络借贷行业风险对投资者信心的影响,结果表明:网络借贷行业风险对网贷投资者信心具有显著的抑制效应。随着网络借贷行业风险指数的提升,网贷投资者所要求获得的风险补偿价格越来越高。风险感知是网络借贷行业风险影响网贷投资者信心的重要途径。同时,对于以资金存管、ICP备案、风险纾缓机制等为代表的风控治理越规范的网贷平台,网贷投资者的投资信心越足,索取的“风险补偿”价格越低。研究结论表明,监管机构应不断完善P2P行业的信息披露制度,规范平台合规发展,建立网络借贷舆情预警机制,引导投资者建立理性的风险感知,化解极端风险。

选择域视角下的旅游搜索指数构建及其预测效果分析——以四姑娘山为例

在互联网交易市场中,旅游市场的波动主要体现为旅游者消费相关关键词的网络搜索、浏览和评论等指标的变化。因此,构建一个系统的理论分析和概念框架,并在此基础上选择一种科学合理的数据预处理方法,这对于从海量网络行为数据中提取有预测价值的信息并最终获得可靠的旅游者消费行为预测结果而言,变得越发重要。从选择域理论视角出发,提出了一种主要由初始关键词获取、核心关键词筛选和搜索指数合成三个步骤组成的旅游网络行为数据的预处理方法:系统合成法(TSVI)。研究发现:TSVI指数在AR时间序列和BP神经网络等模型中的表现均优于SVI-1和SVI-2指数。仅就旅游者消费行为预测而言,选择域理论视角下的系统合成法是一种更有效的旅游消费者搜索行为指数构建方法。

余额宝的网络安全风险感知与收益研究——基于百度搜索指数

互联网金融的爆发式增长,不仅给全球金融市场注入创新动力,也给市场资金带来了网络安全的风险。用户信息逐渐成为现代企业不可替代的重要战略资源,这使得预防网络安全事件发生、降低其对企业稳定性的影响显得格外重要。以余额宝为例,采用"百度搜索指数"的大数据信息构建余额宝投资者的网络安全风险感知度,对余额宝收益与网络安全风险感知之间的相关性进行实证研究,可深入分析互联网金融投资者网络安全风险感知对资产收益的影响。通过这种分析,充分反映了网络安全风险感知度与资产收益呈正相关的关系,即网络安全风险感知度越高,投资者要求的风险补偿就越高,使人们更好地了解互联网金融特有的网络安全风险的特征。