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基于财务视角的价值投资策略实证研究
被引量：
8
1
作者
黄惠平
彭博
《经济管理》
CSSCI
北大核心
2012年第9期129-139,共11页
20世纪80年代初开始,金融学、会计学研究发现的投资异象,开启了学术界对有效市场假说的质疑和挑战。异象研究的出现说明证券市场上错误定价是不断发生的。Grossman&Stiglitz(1980)精辟地指出了有效市场理论中存在的悖论。如果股票...
20世纪80年代初开始,金融学、会计学研究发现的投资异象,开启了学术界对有效市场假说的质疑和挑战。异象研究的出现说明证券市场上错误定价是不断发生的。Grossman&Stiglitz(1980)精辟地指出了有效市场理论中存在的悖论。如果股票价格在任何时候都完全、无偏地反映了投资者所拥有的信息,那么,投资者完全可以不去从事收集、分析信息的工作,而是直接从股票的市场价格上推导出市场上所有关于股票内在价值的信息。本文从价值规律的基本理论出发,利用上市公司财务信息和市场交易信息,寻找和构造适用于中国证券市场的有效投资策略。本文将财务信息与估值指标相结合,筛选出财务状况好且价值被低估的公司,并证明此种策略较之其他策略能获得更大收益。本文将财务信息划分为9个指标,每个指标以1和0表示优劣,并加总得到F_SCORE值。9个指标度量了公司的盈利能力、杠杆率/流动性、经营效率,F值越大说明公司基于财务视角的基本面越好。在估值指标中,用低P/B(P/E、P/S)表示股票价值被低估。本文证明了价值投资在我国的有效性,并证明通过选取高F_SCORE值和低估值指标公司组合的策略能产生更大的收益。本文也为投资者提供了一种简单地能获得更大收益的价值投资策略。
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关键词
价值投资
财务信息
估值指标
f
_
score
原文传递
基于注意力机制双通道复合模型的文本情感分类
被引量：
2
2
作者
邹波蓉
王一丞
+2 位作者
王伟东
侯庆华
武会斌
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期155-162,共8页
针对目前常见神经网络在处理中文短文本情感分类任务中对文本数据复杂信息特征提取不完整,致使前后关联性文本学习不充分等问题,提出一种结合注意力机制的双通道复合网络模型。首先对语料进行预处理形成文本向量矩阵;然后在两个通道中...
针对目前常见神经网络在处理中文短文本情感分类任务中对文本数据复杂信息特征提取不完整,致使前后关联性文本学习不充分等问题,提出一种结合注意力机制的双通道复合网络模型。首先对语料进行预处理形成文本向量矩阵;然后在两个通道中分别利用卷积神经网络层,双向耦合输入和遗忘门网络层提取样本向量的局部特征,用以学习前后词向量之间的联系;再分别加入注意力机制网络层,对不同情感密度的文本信息进行权重分配,提高重点信息对句子情感分类的影响强度;最终将两个通道特征向量进行融合,计算文本数据概率分布。提出的多层混合网络模型在京东商品评论集和搜狐新闻数据集上测试结果显示,准确率分别达到93.17%和91.18%,F-SCORE数值达到93.12%和91.12%,验证了该复合模型应用于文本情感分析的有效性。
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关键词
情感分类
卷积神经网络
双向耦合输入和遗忘门网络
注意力机制
准确率
f
-
score
数值
下载PDF
职称材料
基于CNNCIFG-Attention模型的文本情感分类
被引量：
1
3
作者
李辉
王一丞
《电子科技》
2022年第2期46-51,共6页
神经网络在处理中文文本情感分类任务时,文本显著特征提取能力较弱,学习速率也相对缓慢。针对这一问题,文中提出一种基于注意力机制的混合网络模型。首先对文本语料进行预处理,利用传统的卷积神经网络对样本向量的局部信息进行特征提取...
神经网络在处理中文文本情感分类任务时,文本显著特征提取能力较弱,学习速率也相对缓慢。针对这一问题,文中提出一种基于注意力机制的混合网络模型。首先对文本语料进行预处理,利用传统的卷积神经网络对样本向量的局部信息进行特征提取,并将其输入耦合输入和遗忘门网络模型,用以学习前后词句之间的联系。随后,再加入注意力机制层,对深层次文本信息进行权重分配,提高重要信息对文本情感分类的影响强度。最后,将所提出的混合网络模型在京东商品评论集上进行测试。测试结果显示,新方法的准确率达到了92.13%,F-Score数值为92.06%,证明了CNNCIFG-Attention模型的可行性。
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关键词
情感分类
混合网络模型
卷积神经网络
特征提取
耦合输入和遗忘门网络
注意力机制
权重分配
准确率
f
-
score
数值
下载PDF
职称材料
题名
基于财务视角的价值投资策略实证研究
被引量：
8
1
作者
黄惠平
彭博
机构
南京大学商学院
出处
《经济管理》
CSSCI
北大核心
2012年第9期129-139,共11页
基金
国家自然科学基金项目"产权安排
避税行为与企业价值研究"(71002027)
文摘
20世纪80年代初开始,金融学、会计学研究发现的投资异象,开启了学术界对有效市场假说的质疑和挑战。异象研究的出现说明证券市场上错误定价是不断发生的。Grossman&Stiglitz(1980)精辟地指出了有效市场理论中存在的悖论。如果股票价格在任何时候都完全、无偏地反映了投资者所拥有的信息,那么,投资者完全可以不去从事收集、分析信息的工作,而是直接从股票的市场价格上推导出市场上所有关于股票内在价值的信息。本文从价值规律的基本理论出发,利用上市公司财务信息和市场交易信息,寻找和构造适用于中国证券市场的有效投资策略。本文将财务信息与估值指标相结合,筛选出财务状况好且价值被低估的公司,并证明此种策略较之其他策略能获得更大收益。本文将财务信息划分为9个指标,每个指标以1和0表示优劣,并加总得到F_SCORE值。9个指标度量了公司的盈利能力、杠杆率/流动性、经营效率,F值越大说明公司基于财务视角的基本面越好。在估值指标中,用低P/B(P/E、P/S)表示股票价值被低估。本文证明了价值投资在我国的有效性,并证明通过选取高F_SCORE值和低估值指标公司组合的策略能产生更大的收益。本文也为投资者提供了一种简单地能获得更大收益的价值投资策略。
关键词
价值投资
财务信息
估值指标
f
_
score
Keywords
value
investing
f
inancial
in
f
ormation
valuation
indicators
f
_
score
分类号
F276.6 [经济管理—企业管理]
原文传递
题名
基于注意力机制双通道复合模型的文本情感分类
被引量：
2
2
作者
邹波蓉
王一丞
王伟东
侯庆华
武会斌
机构
河南理工大学物理与电子信息学院
河南理工大学电气工程与自动化学院
出处
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期155-162,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(11805052)
河南省科技攻关项目(222102210247)。
文摘
针对目前常见神经网络在处理中文短文本情感分类任务中对文本数据复杂信息特征提取不完整,致使前后关联性文本学习不充分等问题,提出一种结合注意力机制的双通道复合网络模型。首先对语料进行预处理形成文本向量矩阵;然后在两个通道中分别利用卷积神经网络层,双向耦合输入和遗忘门网络层提取样本向量的局部特征,用以学习前后词向量之间的联系;再分别加入注意力机制网络层,对不同情感密度的文本信息进行权重分配,提高重点信息对句子情感分类的影响强度;最终将两个通道特征向量进行融合,计算文本数据概率分布。提出的多层混合网络模型在京东商品评论集和搜狐新闻数据集上测试结果显示,准确率分别达到93.17%和91.18%,F-SCORE数值达到93.12%和91.12%,验证了该复合模型应用于文本情感分析的有效性。
关键词
情感分类
卷积神经网络
双向耦合输入和遗忘门网络
注意力机制
准确率
f
-
score
数值
Keywords
sentiment
classi
f
ication
convolutional
neural
network
two-way
coupling
input
and
f
orget
gate
network
attention
mechanism
accuracy
f
-
score
value
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于CNNCIFG-Attention模型的文本情感分类
被引量：
1
3
作者
李辉
王一丞
机构
河南理工大学物理与电子信息学院
河南理工大学电气工程与自动化学院
出处
《电子科技》
2022年第2期46-51,共6页
基金
国家自然科学基金(11804081)。
文摘
神经网络在处理中文文本情感分类任务时,文本显著特征提取能力较弱,学习速率也相对缓慢。针对这一问题,文中提出一种基于注意力机制的混合网络模型。首先对文本语料进行预处理,利用传统的卷积神经网络对样本向量的局部信息进行特征提取,并将其输入耦合输入和遗忘门网络模型,用以学习前后词句之间的联系。随后,再加入注意力机制层,对深层次文本信息进行权重分配,提高重要信息对文本情感分类的影响强度。最后,将所提出的混合网络模型在京东商品评论集上进行测试。测试结果显示,新方法的准确率达到了92.13%,F-Score数值为92.06%,证明了CNNCIFG-Attention模型的可行性。
关键词
情感分类
混合网络模型
卷积神经网络
特征提取
耦合输入和遗忘门网络
注意力机制
权重分配
准确率
f
-
score
数值
Keywords
sentiment
classi
f
ication
hybrid
network
model
convolutional
neural
network
f
eature
extraction
coupled
input
and
f
orget
gate
network
attention
model
weight
distribution
accuracy
f
-
score
value
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于财务视角的价值投资策略实证研究
黄惠平
彭博
《经济管理》
CSSCI
北大核心
2012
8
原文传递
2
基于注意力机制双通道复合模型的文本情感分类
邹波蓉
王一丞
王伟东
侯庆华
武会斌
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
3
基于CNNCIFG-Attention模型的文本情感分类
李辉
王一丞
《电子科技》
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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