嵌入网络舆情指数的中国金融机构系统性风险传染效应研究

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一、引言

1.1 研究背景与意义

随着互联网的快速发展和社交媒体的普及,网络舆情已成为影响金融市场的重要因素之一。投资者情绪对金融市场的波动和金融机构的风险传染效应具有重要影响。因此,研究网络舆情对中国金融机构系统性风险传染效应的影响具有重要的理论和实证意义。

1.2 国内外研究现状

在国内外,已有许多学者关注网络舆情与金融风险之间的关系,并对其进行了相关研究。一些学者通过文本挖掘技术构建了网络舆情指数,用以反映投资者情绪。同时,也有学者通过系统性风险传染效应度量模型,如CoVaR模型,研究金融机构的系统性风险传染效应。然而,目前很少有研究将网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型中,对中国金融机构的系统性风险传染效应进行综合研究。

1.3 研究目标与方法

本研究旨在探讨网络舆情对中国金融机构的系统性风险传染效应的影响。首先,利用文本挖掘技术构建了反映投资者情绪的网络舆情指数。然后,将该指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型中,得到修正的单指标非对称CoVaR模型。接着,运用线性分位数LASSO算法与局部多项式估计方法进行参数估计。以此为基础,构建了金融有向网络,并进行实证分析,研究中国金融机构的系统性风险传染效应。

本研究的创新点在于将网络舆情指数嵌入到系统性风险传染效应度量模型中,综合考虑了网络舆情对金融机构的影响,对金融机构的系统性风险传染效应进行了更全面的研究。通过实证分析,可以揭示不同类型金融机构在风险传染过程中的角色和影响力,对金融监管和风险管理提供决策支持。

1.4 研究内容安排

本论文的结构安排如下:第二章介绍网络舆情指数的构建方法,包括文本挖掘技术的应用和投资者情绪的挖掘与指数构建。第三章介绍系统性风险传染效应度量模型,包括单指标非对称CoVaR模型的简介、网络舆情指数的嵌入与修正以及参数估计方法的选择与介绍。第四章介绍金融有向网络的构建方法,包括网络节点的选择与定义、网络边的权重计算以及金融有向网络的构建与可视化。第五章进行实证分析,包括数据收集与处理、单指标非对称CoVaR与网络舆情的协同变化趋势分析、金融机构的风险传染能力分析以及风险积累与风险爆发阶段的金融机构角色分析。最后,第六章对研究进行总结,并提出进一步的研究建议。

通过以上的研究,可以更好地理解网络舆情对中国金融机构的系统性风险传染效应的影响,为金融监管和风险管理提供参考和决策支持。二、网络舆情指数构建

2.1 文本挖掘技术简介

文本挖掘技术是一种从大规模文本数据中提取有用信息的方法。它可以通过自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术,实现对文本数据的语义分析、情感分析和主题提取等任务。

2.2 投资者情绪的挖掘与指数构建

投资***理因素,对市场波动和投资者行为具有显著影响。为了反映投资者情绪,可以通过以下步骤构建网络舆情指数:

步骤一:数据收集

从互联网金融平台、社交媒体和新闻网站等渠道收集与金融市场相关的文本数据,如新闻文章、社交媒体帖子和评论等。

步骤二:预处理

对收集到的文本数据进行预处理,包括去除标点符号、停用词和数字,进行分词等操作。同时,可以采用词干提取和词性标注等技术进一步优化文本数据。

步骤三:情感分析

利用情感分析技术对每个文本进行情感极性判断,判断文本中的情感是积极的、消极的还是中性的。常用的情感分析方法包括基于词典的方法和基于机器学习的方法。

步骤四:情感聚合

对每个时间段内的文本数据进行情感聚合,可以采用加权平均或者其 内容过长,仅展示头部和尾部部分文字预览,全文请查看图片预览。 ,提高网络舆情指数的实时性和预测能力。

其次,可以进一步拓展研究对象和变量,考虑引入更多的因素和机构类型,如***、投资基金等,以及宏观经济环境和政策因素等。这样可以更全面地评估金融机构的风险传染效应,并提高模型的解释能力和预测准确性。

最后,可以进一步研究金融机构的风险传染路径和机制,探索风险传染的动态过程和影响因素。可以考虑引入动态模型和复杂网络分析方法,对金融机构的风险传染效应进行更深入的研究。

通过以上进一步研究,可以更好地理解和评估中国金融机构的系统性风险传染效应,为金融监管和风险管理提供科学依据和决策支持。七、参考文献

[1] Acharya, V. V., [文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

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