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题名中美两国投资者情绪传染效应与金融市场稳定
被引量：5
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作者
祝宝江
王炜琪
陈国雄
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机构
盐城工业职业技术学院经贸管理学院
上海拍拍贷金融信息服务有限公司
贺州学院应用技术学院
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出处
《商业研究》
CSSCI
北大核心
2019年第7期92-99,共8页
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基金
江苏省社会科学基金课题“民生共享战略下的江苏城乡居民社保均等化问题研究”,项目编号:16ZHB004
教育部产学合作协同育人基金项目“产学合作协同育人研究”,项目编号:201802202005
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文摘
关于金融危机传染效应的理论研究,相对于以往金融和贸易等传统传染渠道对投资者情绪非理性因素引起的“纯传染”还没有引起足够重视。本文在当前的国际投资及贸易环境状况的背景下,以中美两国投资者情绪为研究对象,构建中美两国投资者情绪指标,通过Copula模型验证二者之间的相关性及传染性。研究结果显示,美国投资者情绪的变化会导致中国投资者情绪发生变化并且传染效应为单向传导,在不同阶段呈现波动状态,且二者Copula时变相关系数在金融危机发生时期达到最大值,充分印证中美投资者情绪在金融危机发生期间传染效应发生概率明显增强且达到最大化。因此,在金融危机平稳期及预警期应实施相应预警、管控及应急处置政策、方案,引导投资者情绪向理性方向发展,并不断完善我国资本流动管制政策,纳入宏观审慎管理体系。
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关键词
投资者情绪
传染效应
COPULA模型
传染预警
传染渠道
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Keywords
investor sentiment
contagion effect
Copula model
contagion early warning
contagion channel
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分类号
F830.2
[经济管理—金融学]
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题名基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别
被引量：3
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作者
陈世梅
伍星
唐凡
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机构
重庆大学计算机学院
上海拍拍贷金融信息服务有限公司
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第11期55-61,共7页
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基金
国家自然科学基金(51608070)
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文摘
否定信息识别是将自然语言中的肯定信息与否定信息分离,它对信息检索、文本挖掘、情感分析等都有重要作用。该文主要对汉语否定信息中的触发词识别和覆盖域识别进行研究,采用双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTM-CRF)为模型,预训练的词向量为输入特征对触发词进行识别,在此基础上添加已知触发词特征对覆盖域进行识别。中文否定与不确定信息语料上,触发词识别取得F1值为91.03%,覆盖域识别在该语料的子语料财经新闻上取得F1值最高为73.91%。实验结果表明,这一模型在汉语否定触发词识别和覆盖域识别上取得的效果优于CRF模型和BiLSTM模型。
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关键词
BiLSTM-CRF
否定触发词
否定覆盖域
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Keywords
BiLSTM-CRF
cue detection
scope recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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