中文摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
第1章 引言 | 第11-18页 |
1.1 问题的提出 | 第11-16页 |
1.1.1 互联网媒体时代证券市场的新科学问题 | 第11-14页 |
1.1.2 论文研究问题的提出 | 第14-16页 |
1.2 论文的主要结构 | 第16-18页 |
第2章 文献综述 | 第18-29页 |
2.1 互联网新闻时代证券市场动力学实证研究 | 第18-23页 |
2.1.1 信息的发布行为与证券市场定价的研究 | 第18-20页 |
2.1.2 信息发布内容与证券市场定价的研究 | 第20-21页 |
2.1.3 个体信息的搜索行为与证券市场定价的研究 | 第21-22页 |
2.1.4 信息传播渠道的差异与证券市场定价的实证研究 | 第22-23页 |
2.2 互联网新闻时代信息传播过程与资产定价互动机制研究 | 第23-27页 |
2.2.1 基于cheap-talk框架的个体间信息发送与信息甄别行为建模 | 第23-25页 |
2.2.2 不同信息扩散方式对资产定价影响的研究 | 第25-27页 |
2.3 国内外研究现状简评 | 第27-29页 |
第3章 数据来源与处理 | 第29-50页 |
3.1 股票样本的选取 | 第29-30页 |
3.2 股票市场数据 | 第30-32页 |
3.3 关于超高频数据质量的分析与数据清洗 | 第32-43页 |
3.3.1 超高频数据质量与研究的可靠性 | 第32-33页 |
3.3.2 交叉校验与比对不同来源数据的个股交易日数量 | 第33-35页 |
3.3.3 交叉验证与分析不同数据来源的日成交量与成交金额 | 第35-42页 |
3.3.4 数据清洗情况小结 | 第42-43页 |
3.4 百度媒体指数数据 | 第43-49页 |
3.4.1 百度媒体指数时间序列 | 第44-46页 |
3.4.2 关于以股票简称为关键词导致的多义性现象的分析与处理 | 第46-49页 |
3.5 数据来源与处理结果小结 | 第49-50页 |
第4章 成交情况与百度新闻量的基本统计分析 | 第50-68页 |
4.1 逐笔成交数据集的基本统计分析 | 第50-61页 |
4.1.1 连续竞价阶段逐笔成交数据的基本统计分析 | 第51-59页 |
4.1.2 集合竞价阶段成交数据的基本统计分析 | 第59-61页 |
4.2 百度媒体指数数据集的基本统计分析 | 第61-68页 |
4.2.1 百度媒体指数在交易日的时间序列特征分析 | 第61-63页 |
4.2.2 百度媒体指数在交易日的时间序列相关性 | 第63-65页 |
4.2.3 百度媒体指数在交易日的时间序列自相关性 | 第65-68页 |
第5章 日成交量与百度媒体指数的动态关系 | 第68-89页 |
5.1 假设的形成与提出 | 第68-70页 |
5.2 数据与方法 | 第70-72页 |
5.3 无控制条件下新闻量与日成交量的关系 | 第72-79页 |
5.3.1 采用GHT方法的检验结果 | 第72-77页 |
5.3.2 采用SHT方法的检验结果 | 第77-79页 |
5.4 以收益率作为控制变量条件下新闻量与日成交量的关系 | 第79-87页 |
5.4.1 以收益率作为控制变量的实证检验 | 第80-84页 |
5.4.2 实证检验之鲁棒性分析 | 第84-87页 |
5.5 本章小结 | 第87-89页 |
第6章 百度媒体指数与连续竞价成交的实证研究 | 第89-104页 |
6.1 假设的形成与提出 | 第89-91页 |
6.2 数据与方法 | 第91-93页 |
6.3 连续竞价成交量偏差分解 | 第93-101页 |
6.3.1 日连续竞价成交总量偏差分解 | 第93-97页 |
6.3.2 日连续竞价成交量偏差成因分析 | 第97-101页 |
6.4 根据新闻量和大规模成交占比构建的策略收益研究 | 第101-103页 |
6.5 本章小结 | 第103-104页 |
第7章 百度媒体指数与集合竞价成交的实证研究 | 第104-110页 |
7.1 假设的形成与提出 | 第104-105页 |
7.2 集合竞价成交量与新闻量的统计分析:方法与结果 | 第105-108页 |
7.3 本章小结 | 第108-110页 |
第8章 结论 | 第110-113页 |
8.1 主要结论 | 第110-111页 |
8.2 主要创新 | 第111页 |
8.3 进一步研究方向 | 第111-113页 |
参考文献 | 第113-123页 |
发表论文和参加科研情况说明 | 第123-125页 |
发表论文情况 | 第123页 |
参加科研情况 | 第123-125页 |
致谢 | 第125-126页 |