基于网络大数据挖掘的实证资产定价研究进展

被引:19
作者
张学勇
吴雨玲
机构
[1] 中央财经大学金融学院
关键词
网络大数据; 资产定价; 投资者关注; 投资者情绪;
D O I
暂无
中图分类号
F831.51 []; TP311.13 [];
学科分类号
020202 ; 1201 ;
摘要
随着计算机科学的飞速发展和互联网的广泛使用,互联网记录了人们越来越多的网络行为,网络大数据为分析投资者关注和投资者情绪提供了可能,基于网络大数据挖掘的实证资产定价逐渐引起了国内外学者的重视。本文总结了近年文献中网络大数据与投资者关注和投资者情绪的主要研究方法,整理了基于四种类型网络大数据的研究,包括网络新闻数据、搜索引擎数据、社交网络数据和网络论坛数据,分析了投资者关注和投资者情绪对资产价格影响及其传递机制。
引用
收藏
页码:129 / 140
页数:12
相关论文
共 42 条
[1]   社交网络、投资者关注与股价同步性 [J].
刘海飞 ;
许金涛 ;
柏巍 ;
李心丹 .
管理科学学报, 2017, (02) :53-62
[2]   本地偏好、投资者情绪与股票收益率:来自网络论坛的经验证据 [J].
杨晓兰 ;
沈翰彬 ;
祝宇 .
金融研究, 2016, (12) :143-158
[3]   金融市场文本情绪研究进展 [J].
唐国豪 ;
姜富伟 ;
张定胜 .
经济学动态, 2016, (11) :137-147
[4]   基于博客/微博信息量的投资者关注度测量研究——来自中国股票市场的经验数据 [J].
朱南丽 ;
邹平 ;
张永平 ;
李学术 ;
杨琳琳 ;
张杨 .
经济问题探索, 2015, (02) :159-166
[5]   媒体关注与投资者关注对股票收益的交互作用:基于中国金融股的实证研究 [J].
刘锋 ;
叶强 ;
李一军 .
管理科学学报, 2014, 17 (01) :72-85
[6]   投资者有限关注与股票收益——以百度指数作为关注度的一项实证研究 [J].
俞庆进 ;
张兵 .
金融研究, 2012, (08) :152-165
[7]   投资者关注与IPO异象——来自网络搜索量的经验证据 [J].
宋双杰 ;
曹晖 ;
杨坤 .
经济研究, 2011, 46(S1) (S1) :145-155
[8]   媒体注意力会引起股票的异常收益吗?——来自中国股票市场的经验证据 [J].
饶育蕾 ;
彭叠峰 ;
成大超 .
系统工程理论与实践, 2010, 30 (02) :287-297
[9]  
Asymmetric attention and volatility asymmetry[J] . Micha? Dzieliński,Marc Oliver Rieger,T?nn Talpsepp.Journal of Empirical Finance . 2018
[10]  
Twitter mood, CEO succession announcements and stock returns[J] . Darren Leitch,Mohamed Sherif.Journal of Computational Science . 2017