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我国融资融券研究进展的知识图谱分析与展望
1
作者
杨海玲
施兴森
+1 位作者
肖会会
王国强
《上海工程技术大学学报》
CAS
2023年第4期428-434,共7页
以中国知网(CNKI)数据库中收录的发表于1994—2021年的411篇针对国内融资融券领域研究的核心文献为研究样本,对国内融资融券领域发文趋势、研究机构与研究力量、期刊来源、高频被引文献、经典文献内容进行系统分析.利用CiteSpace软件绘...
以中国知网(CNKI)数据库中收录的发表于1994—2021年的411篇针对国内融资融券领域研究的核心文献为研究样本,对国内融资融券领域发文趋势、研究机构与研究力量、期刊来源、高频被引文献、经典文献内容进行系统分析.利用CiteSpace软件绘制科学知识图谱,归纳总结国内融资融券领域研究热点演进过程、研究前沿以及发展趋势.结果显示,国内融资融券领域总体发文量受扩容政策出台的影响整体呈现周期性波动;复旦大学、南京大学等作为主要研究机构发文贡献量靠前;褚剑、李志生等学者研究股价波动和定价效率的相关文献成为该领域研究的高频引用重要成果.将融资融券领域研究进程划分为萌芽、起步、落地、发展、成熟五大研究阶段,研究热点主要集中于市场影响关系、公司决策与治理、利益相关者影响、研发投入关系和业务理论完善五大方面,为研究融资融券业务的学者提供借鉴和参考.
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关键词
融资融券
知识图谱
CiteSpace软件
可视化分析
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职称材料
基于监督学习的沪深300多周期情绪指数构建方法及应用研究
2
作者
刘欣元
赵禹平
+2 位作者
张京屹
王艺滢
徐建程
《金融发展》
2024年第1期79-88,共10页
权益市场的情绪指数对风险预警具有重要的作用,本文提出了一种基于监督学习的沪深300指数多周期情绪指数构建方法,该方法将去除长周期趋势项和短周期趋势的沪深300指数作为长周期风险代理变量和短周期风险代理变量;然后通过严格的因子...
权益市场的情绪指数对风险预警具有重要的作用,本文提出了一种基于监督学习的沪深300指数多周期情绪指数构建方法,该方法将去除长周期趋势项和短周期趋势的沪深300指数作为长周期风险代理变量和短周期风险代理变量;然后通过严格的因子筛选流程,从因子库中筛选出显著影响长周期风险代理变量和短周期风险代理变量的因子子集,接着利用相关系数加权平均的方法构建长周期情绪指数和短周期情绪指数。实证结果表明,沪深300指数的长周期情绪指数和短周期情绪指数可以有效地表征沪深300指数的长期风险和短期风险程度。利用沪深300多周期情绪指数可有效指导资产配置和风险预警,具有一定的实用价值。
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关键词
沪深
300指数
情绪指数
风险预警
因子筛选
监督学习
原文传递
题名
我国融资融券研究进展的知识图谱分析与展望
1
作者
杨海玲
施兴森
肖会会
王国强
机构
上海
工程技术大学数理与统计学院
上海金仕达软件科技股份有限公司
出处
《上海工程技术大学学报》
CAS
2023年第4期428-434,共7页
基金
浦东新区科技发展基金产学研专项资金(人工智能)项目资助(PKX2020-R02)
全国统计科学研究项目一般项目资助(2020LY067)
国家自然科学基金面上项目资助(11971302)。
文摘
以中国知网(CNKI)数据库中收录的发表于1994—2021年的411篇针对国内融资融券领域研究的核心文献为研究样本,对国内融资融券领域发文趋势、研究机构与研究力量、期刊来源、高频被引文献、经典文献内容进行系统分析.利用CiteSpace软件绘制科学知识图谱,归纳总结国内融资融券领域研究热点演进过程、研究前沿以及发展趋势.结果显示,国内融资融券领域总体发文量受扩容政策出台的影响整体呈现周期性波动;复旦大学、南京大学等作为主要研究机构发文贡献量靠前;褚剑、李志生等学者研究股价波动和定价效率的相关文献成为该领域研究的高频引用重要成果.将融资融券领域研究进程划分为萌芽、起步、落地、发展、成熟五大研究阶段,研究热点主要集中于市场影响关系、公司决策与治理、利益相关者影响、研发投入关系和业务理论完善五大方面,为研究融资融券业务的学者提供借鉴和参考.
关键词
融资融券
知识图谱
CiteSpace软件
可视化分析
Keywords
securities margin trading
knowledge graph
CiteSpace software
visual analysis
分类号
TG456 [金属学及工艺—焊接]
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职称材料
题名
基于监督学习的沪深300多周期情绪指数构建方法及应用研究
2
作者
刘欣元
赵禹平
张京屹
王艺滢
徐建程
机构
澳大利亚国立大学
上海金仕达软件科技股份有限公司
出处
《金融发展》
2024年第1期79-88,共10页
文摘
权益市场的情绪指数对风险预警具有重要的作用,本文提出了一种基于监督学习的沪深300指数多周期情绪指数构建方法,该方法将去除长周期趋势项和短周期趋势的沪深300指数作为长周期风险代理变量和短周期风险代理变量;然后通过严格的因子筛选流程,从因子库中筛选出显著影响长周期风险代理变量和短周期风险代理变量的因子子集,接着利用相关系数加权平均的方法构建长周期情绪指数和短周期情绪指数。实证结果表明,沪深300指数的长周期情绪指数和短周期情绪指数可以有效地表征沪深300指数的长期风险和短期风险程度。利用沪深300多周期情绪指数可有效指导资产配置和风险预警,具有一定的实用价值。
关键词
沪深
300指数
情绪指数
风险预警
因子筛选
监督学习
Keywords
CSI 300 Index
Sentiment Index
Risk Warning
Factor Screening
Supervised Learning
分类号
F830.7 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
我国融资融券研究进展的知识图谱分析与展望
杨海玲
施兴森
肖会会
王国强
《上海工程技术大学学报》
CAS
2023
0
下载PDF
职称材料
2
基于监督学习的沪深300多周期情绪指数构建方法及应用研究
刘欣元
赵禹平
张京屹
王艺滢
徐建程
《金融发展》
2024
0
原文传递
已选择
0
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