基于大数据的证券市场财经信息效应研究
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2 文献综述

媒体信息通过传播专家意见或个人观点,引起投资者情绪的波动,导致投资者产生非理性投资行为,最终左右证券市场的波动。本章基于媒体信息对证券市场的作用机理,从理论和技术两个层面完整地梳理和回顾相关研究文献。在理论层面,本章首先从传统金融学和行为金融学两个视角阐明证券市场媒体效应的理论基础;其次厘清财经新闻在证券市场风险波动中的作用机理;最后对国内外探讨投资者情绪与证券市场风险波动的相关文献进行梳理和总结。在技术层面,本章首先回顾媒体信息主题内容分类的常用技术手段的相关文献;其次厘清将媒体信息转化成结构化数据的文本信息量化方法的发展脉络;最后从金融学和计算机科学两个角度探讨了相应领域关于洞悉媒体与市场关联的分析模型。

为了追踪到最新的研究进展,笔者对近十年上千篇重要国际学术论文进行了梳理,系统分析了229篇探讨媒体对证券影响的论文,涉及金融学、管理学与计算机科学三大领域。该文献综述发表在国际学术期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE)中国计算机学会(https://www.ccf.org.cn/c/2019-04-25/663625.shtml)将IEEE TKDE定位为数据库/数据挖掘/内容检索领域4个A类国际期刊之一。依据CCF定义,“A类指国际上极少数的顶级刊物和会议,鼓励我国学者去突破”。,是该领域的第一篇国际文献综述文章,具体内容请参见“Web media and stock markets:A survey and future directions from a big data perspective”。