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任梦

作品数:4 被引量:5H指数:1
供职机构:山西财经大学更多>>
发文基金:国家社会科学基金更多>>
相关领域:经济管理自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇学位论文

领域

  • 4篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇投资者
  • 2篇投资者情绪
  • 2篇资产
  • 2篇文本挖掘
  • 2篇BLACK-...
  • 1篇行业资产
  • 1篇社交
  • 1篇企业
  • 1篇企业管理
  • 1篇网络
  • 1篇网络情绪
  • 1篇网络组织
  • 1篇复杂网
  • 1篇复杂网络
  • 1篇复杂网络理论
  • 1篇SIS模型

机构

  • 4篇山西财经大学

作者

  • 4篇任梦
  • 2篇孟勇

传媒

  • 1篇数量经济技术...
  • 1篇统计与决策

年份

  • 3篇2022
  • 1篇2016
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
行业资产的Black-Litterman模型配置研究——基于社交网络情绪文本挖掘算法被引量:3
2022年
研究目标:构建反映行业股价走势的基于社交网络文本挖掘算法的行业投资者情绪指标,并改善嵌入行业投资者情绪指标的Black-Litterman模型对资产的配置结果。研究方法:基于社交网络文本挖掘算法度量投资者情绪,运用主成分分析法构建行业投资者情绪指标,并嵌入Black-Litterman模型中构建投资者观点矩阵,确定行业资产配置比。研究发现:基于行业投资者情绪的BL模型有效提高了资产配置的日均收益率和夏普比率。实证结果在样本外验证(除受新冠疫情影响阶段)、暴涨暴跌阶段以及经过允许卖空和交易成本调整后仍稳健,进而证实了投资者情绪对资产组合有显著影响。研究创新:基于社交网络文本挖掘算法构建投资者情绪指数,解决了仅依赖于预期收益或历史数据的预测模型无法直观揭示投资者心理认知和行为的局限性问题,从一个崭新的视角科学地解决Black-Litterman模型中投资者观点的生成问题。研究价值:扩展了Black-Litterman模型理论体系研究,并推动了行为金融理论在资产配置中的应用。
孟勇任梦赵心
关键词:投资者情绪BLACK-LITTERMAN模型文本挖掘
基于双重注意力机制下LSTM的投资者文本情绪度量方法被引量:1
2022年
得益于互联网的快速发展和数据收集技术的进步,社交网络文本为投资者文本情绪的度量提供了新渠道。目前,关于文本情绪分析的研究主要基于单个文本,而基于单位时间内多文本和多用户相融合的研究较少。文章将多文本信息、用户社交信息与情绪时间序列相结合,提出时间和用户双重注意力机制下长短期记忆网络(LSTM)模型,对投资者文本情绪度量指标进行分类和预测。采用该模型对来自东方财富网行业吧的真实数据进行实证分析,并同词汇分类字典法和时间注意力机制下的LSTM进行比较,证明了所提模型的有效性。
任梦孟勇
基于复杂网络理论的网络组织风险传导研究
网络组织是实现企业间优势互补、降低交易成本、增强企业生存能力的一种新型组织模式,同时也是一个对风险高度敏感的交叉复杂系统。企业在享乐于网络组织模式带来优势的同时,也必须面对客观存在的各类风险。风险的发生与传导很可能带来整...
任梦
关键词:企业管理网络组织SIS模型
基于行业投资者情绪指标的Black-Litterman模型下的资产配置研究
行为金融理论已经证实投资者情绪对于资产配置有显著作用,Black-Litterman模型的主要贡献是将传统金融学与行为金融学结合起来,在市场历史数据基础上结合投资者的主观情绪更新投资组合,从而在现代投资组合的资产配置领域...
任梦
关键词:投资者情绪BLACK-LITTERMAN模型文本挖掘
共1页<1>
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