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内容简介

　　《金融工程研究中的交叉学科理论应用与技术：社会网络视角与中国经验证据/南京大学工程管理学院文库》沿着“实践—理论—实践”科学问题研究的逻辑路径，融合计算实验与传统金融研究方法，从社会网络视角，对下述问题，分层次递进式地展开理论分析与实证检验：互联网金融论文合作关系；选股与指数复制应用；互联网热点新闻对股价的影响；情感信息与资产组合建模及其分散化；舆情信息与资产定价效率；投资者关注与股价同步性；线性组合优化及其分散化；沪港通网络联动性及稳定性。

作者简介

　　刘海飞，管理学（金融工程方向）博士，副教授，加拿大滑铁卢大学访问学者。主要研究方向为金融工程、行为金融、计算实验金融、金融大数据，以及交叉学科理论在资本市场与商业银行的应用。在Complexity《管理科学学报》《系统工程理论与实践》《金融研究》等学术期刊发表论文20余篇，主持国家自然科学基金项目、教育部博士点基金项目、江苏省自然科学面上基金项目、江苏省金融工程重点实验室课题等10余项科研项目。

内页插图

目录

前言
第1章 绪论
1．1 背景与问题提出
1．2 思路、框架与结构安排
1．3 研究方法与特色

第2章 国内外文献综述与评析
2．1 社会网络与投资者决策研究综述
2．2 社会网络与资产组合的研究综述
2．3 社会网络与风险控制的研究综述
2．4 社会网络与资产定价研究综述
2．5 现有文献的评析与展望

第3章 基于社会网络的互联网金融论文合作关系研究
3．1 理论回顾
3．2 数据采集与样本选择
3．2．1 数据采集
3．2．2 数据预处理
3．3 实证结果及分析
3．3．1 统计性描述分析
3．3．2 整体网络分析
3．3．3 子网络模式分析
3．4 本章小结

第4章 基于社会网络的选股与指数复制应用研究
4．1 理论回顾
4．2 模型构建
4．2．1 AAP聚类选股模型
4．2．2 指数跟踪模型
4．3 数据采集与变量构建
4．4 实证结果及分析
4．4．1 沪深300关联网络分析
4．4．2 沪深300成分股连通网络聚类选股分析
4．4．3 稳健性检验
4．4 本章小结

第5章 基于社会网络的互联网热点新闻对股价影响研究
5．1 理论回顾
5．2 研究假设提出
5．3 研究设计
5．3．1 数据采集与处理
5．3．2 财经新闻异质性识别
5．3．3 异质性新闻有效性模型
5．4 实证结果及分析
5．4．1 政策扶持类新闻
5．4．2 兼收并购类新闻
5．4．3 再融资类新闻
5．4．4 盈利能力类新闻
5．4．5 违规处罚类新闻
5．5 本章小结

第6章 基于社会网络情感信息与资产组合建模及其分散化研究
6．1 理论回顾
6．2 研究设计
6．2．1 数据来源及样本选取
6．2．2 文本挖掘选股因子
6．2．3 投资组合构建
6．2．4 投资组合分散化水平分析
6．3 数据来源
6．4 实证结果及分析
6．4．1 文本挖掘选股因子
6．4．2 投资组合构建
6．4．3 投资组合有效前沿对比
6．4．4 投资组合分散化水平分析
6．5 本章小结

第7章 基于社会网络舆情信息与资产定价效率研究
7．1 理论回顾
7．2 研究设计
7．3 实证结果及分析
7．3．1 股票组合的日平均收益率检验结果及分析
7．3．2 股票组合的时间序列回归实证结果及分析
7．3．3 舆情因子的构建方法
7．3．4 舆情因子的具体计算方法
7．3．5 股票组合的形成
7．4 本章小结

第8章 基于社会网络投资者关注与股价同步性研究
8．1 理论回顾
8．2 研究假设提出
8．3 研究设计
8．3．1 数据来源
8．3．2 变量选取
8．3．3 计量模型设计
8．4 实证结果及分析
8．5 本章小结

第9章 基于社会网络线性组合优化及其分散化研究
9．1 理论回顾
9．2 社会网络选股和分散化理论
9．2．1 基于社会网络的标的选择
9．2．2 分散化理论
9．3 数据采集与处理
9．4 实证结果及分析
9．4．1 基于社会网络选股的实证研究
9．4．2 均值-方差分析
9．4．3 组合分散化程度分析
9．5 本章小结

第10章 基于社会网络的沪港通网络联动性及稳定性研究
10．1 理论回顾
10．2 模型构建
10．2．1 构建沪港通关联网络
10．2．2 沪港通关联网络的稳定性分析
10．3 数据采集与处理
10．4 实证结果及分析
10．4．1 沪港通市场关联网络
10．4．2 沪港通市场网络稳定性
10．5 本章小结

参考文献

前言/序言

　　世界金融随着时代发展，已进入了“再调整”的不稳定期，而中国金融领域也正在发生深层次变革，为应对新时期金融环境与趋势的挑战，金融市场的投资策略、产品创新、金融风险监管与控制等问题日益凸显，成为金融工程领域研究的学术重点及热点。
　　现实金融市场是复杂网络系统，不同类型参与主体、交易产品、交易机制等因素，以节点与节点的关联形成复杂的网络结构，即复杂社会网络。事实上，以微博、微信为代表的社会网络在国内的崛起，新媒体时代下金融讯息生成与扩散的完整传播链条，使得市场参与主体学习认知习惯、行为模式、风险控制，甚至金融系统演化涌现规律，发生了本质性变化。当今，金融热点不再是自上而下地通过门户网站、报纸、电视等传统媒体有选择性地层层传播，而是在覆盖在整个社会之上的扁平媒体网络中随机地自发式爆发。金融科技的进步、量化选股技术的发展，使得投资者在新时代新情境下选择投资组合时需要更为有效的方法。本书通过对科学问题的研究，在理论上揭示了中国金融市场中社会网络情境的重要性，及其对投资者决策、学习行为与市场质量的深层次影响，丰富了行为金融与市场微观结构的相关理论研究。在实践上更合理地为金融市场参与主体制定资产管理策略提供理论指导，对加强金融市场风险防范、促进制度创新有重要的科学意义。本书对有志于从事金融研究的硕士生、博士生，特别是基于交叉学科视角的金融研究方向学生具有参考价值。
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