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 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

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。

金融工程的跨界探索：数据洞察与社会互联的融合 本书深入剖析了金融工程领域前沿的交叉学科理论应用与关键技术，特别关注社会网络视角下的金融活动，并以中国经验证据为核心进行实证研究。在日新月异的金融市场中，理解金融资产的定价、风险管理、投资组合优化以及市场行为的复杂性，已不再局限于传统的数学模型和经济学理论。本书强调，金融工程的未来发展，离不开与其他学科的深度融合，以及对海量数据背后隐藏的社会结构和互动模式的洞察。 一、 交叉学科理论的融合：拓展金融工程的边界 传统金融工程的研究主要依赖于概率论、统计学、微积分、微分方程等数学工具，以及古典经济学、计量经济学等理论框架。然而，金融市场并非孤立的象牙塔，其参与者之间的互动、信息传播、心理效应以及宏观环境的变化，都深刻影响着金融资产的价格和市场的稳定性。因此，本书认为，将更多交叉学科的理论引入金融工程研究，是提升研究深度和实践指导意义的必然选择。 行为金融学与心理学： 市场的非理性行为，如羊群效应、过度自信、损失厌恶等，是传统理性人假设难以解释的。行为金融学借鉴了心理学、认知科学的理论，揭示了投资者的非理性决策如何影响市场价格和波动。本书将探讨如何将这些行为偏差纳入金融工程模型，例如在资产定价模型中考虑投资者情绪指数，在风险管理中评估群体非理性行为可能带来的系统性风险。 博弈论与信息经济学： 金融市场中的参与者之间存在复杂的策略互动和信息不对称。博弈论可以用来分析市场参与者的最优策略选择，例如在拍卖、谈判、以及不同类型金融机构之间的竞争等场景。信息经济学则有助于理解信息如何在市场上传播，以及信息不对称如何导致逆向选择和道德风险。本书将展示如何运用这些理论构建更贴近现实的金融模型，例如分析高频交易中的策略博弈，或者研究金融创新如何影响信息披露和市场效率。 复杂性科学与系统动力学： 金融市场本身是一个高度复杂的动态系统，参与者众多，相互作用，且存在非线性反馈。复杂性科学提供了一套分析复杂系统的工具和视角，例如网络科学、分形理论、混沌理论等。本书将探讨如何运用复杂性科学的视角，理解金融市场的涌现现象、突发性危机以及系统的韧性。系统动力学则能够模拟和分析金融系统中的反馈回路和长期演化趋势，为理解金融危机的传导机制和政策干预效果提供新的思路。 计算机科学与人工智能： 随着大数据时代的到来，金融工程的研究和实践越来越依赖于强大的计算能力和先进的算法。机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术，在金融数据分析、风险预测、算法交易、反欺诈等方面展现出巨大的潜力。本书将深入探讨这些技术在金融工程中的具体应用，例如利用神经网络进行股票价格预测，运用自然语言处理技术分析新闻和社交媒体情绪对市场的影响，以及构建智能投顾系统。 二、 社会网络视角：揭示金融活动的内在结构 传统的金融工程研究往往将金融市场视为一个“点”的集合，关注的是个体资产的属性和市场整体的统计特征。然而，本书强调，金融活动并非孤立存在，而是嵌入在错综复杂的社会网络之中。投资者、金融机构、监管者、信息提供者等参与者通过各种联系（如交易关系、信息交流、所有权结构、借贷关系等）形成了一个庞大的网络。理解这个网络的结构、动态和功能，对于洞察金融市场的运作机制至关重要。 金融机构的网络结构与系统性风险： 金融机构之间的相互联系（如银行间的拆借、衍生品交易、共同持股等）构成了金融系统内部的复杂网络。当网络中的某个节点（机构）出现问题时，其负面影响会通过网络迅速传播，可能引发多米诺骨牌效应，导致系统性风险。本书将运用网络分析技术，如度中心性、介数中心性、紧密度中心性等，来识别金融网络中的关键节点和脆弱环节，评估系统性风险的传导路径，并为金融监管提供科学依据。 信息传播与市场羊群效应： 信息在金融市场中的传播速度和范围，很大程度上取决于社会网络结构。社交媒体、专业论坛、新闻媒体等构成了重要的信息传播渠道。研究这些网络中的信息流动模式，可以帮助理解谣言、恐慌情绪以及羊群效应是如何形成的，并分析其对市场价格的短期和长期影响。本书将探讨如何运用网络分析工具，追踪信息在网络中的扩散过程，量化信息对市场行为的影响。 投资者行为与群体动力学： 个体的投资决策受到其社交圈内其他人的影响。朋友的推荐、同行的观点、以及网络社群的讨论，都可能改变个体的投资偏好和决策行为。本书将从社会网络视角出发，分析投资者之间的模仿、跟随和互动行为，研究这些群体动力学如何塑造资产价格的波动和市场的趋势。 普惠金融与金融可及性： 社会网络也对金融服务的可及性产生重要影响。在一些地区，传统的金融服务渠道可能不发达，而基于人际关系和社区的社会网络则成为金融服务传递的重要途径。本书将探索如何利用社会网络信息，设计和推广更具包容性和可及性的金融产品和服务，特别是针对弱势群体。 三、 中国经验证据：本土化的理论检验与模式探索 全球金融理论和技术虽然具有普遍性，但其在不同国家和地区的应用效果会受到本土经济、文化、制度等因素的影响。中国作为一个庞大且快速发展的经济体，其金融市场具有独特性，例如快速的金融创新、高度活跃的散户投资者、以及独特的监管环境。本书聚焦于中国经验证据，旨在通过实证研究，检验现有金融工程理论在中国市场的适用性，并探索具有中国特色的金融工程理论与技术。 中国股市的社会网络分析： 研究中国股市中上市公司之间的股权关系、董事兼任网络、以及投资者在社交媒体上的互动，可以揭示中国股市特有的网络结构和信息传播机制。例如，分析“国家队”资金在市场中的影响力，研究上市公司的“关系网”对股价的影响，以及分析社交媒体对散户投资决策的引导作用。 中国金融市场的行为金融学应用： 借鉴行为金融学理论，研究中国散户投资者的行为模式，例如他们对政策新闻的反应、对市场情绪的敏感度、以及在不同市场环境下（牛市、熊市）的决策差异。通过对大量交易数据的分析，量化这些行为偏差的影响，并尝试构建能够反映中国投资者特性的资产定价模型。 中国金融科技（FinTech）的创新与风险： 中国在金融科技领域取得了举世瞩目的成就，移动支付、P2P借贷、互联网理财等创新层出不穷。本书将分析这些金融科技创新背后的社会网络特征，例如用户如何通过社交平台传播金融产品信息，以及网络欺诈和非法集资如何通过社会网络蔓延。同时，也会探讨如何运用金融工程技术，识别和管理金融科技带来的新型风险。 中国监管政策的有效性评估： 研究中国监管机构在维护金融市场稳定、防范金融风险方面的政策措施，并评估其效果。例如，通过社会网络分析，研究监管政策如何影响金融机构之间的风险传导，以及如何利用大数据和人工智能技术，提升监管的智能化和精准度。 普惠金融在中国的实践与挑战： 探讨中国在发展普惠金融方面的经验，例如农村金融、小微企业融资等。分析社会网络在连接金融服务提供者与金融需求者方面的作用，以及如何利用大数据和技术手段，克服信息不对称和交易成本高的挑战，将金融服务延伸到更广泛的群体。 四、 技术驱动的金融工程：面向未来的前沿探索 本书不仅关注理论的融合和视角的拓展，更强调技术在金融工程中的关键作用。随着计算能力的提升和数据获取的便捷，许多过去难以实现的研究和应用，如今已成为可能。 高频交易与算法交易： 利用先进的算法和强大的计算能力，在极短的时间内执行大量交易，以捕捉微小的价格差异。本书将探讨构建高效交易算法的关键技术，包括市场微观结构分析、预测模型开发、以及风险控制策略。 大数据分析与量化投资： 运用大数据技术，从海量、多源、异构的金融数据中挖掘有价值的信息，构建更精准的预测模型和投资策略。这包括利用文本分析、图像识别、地理位置信息等非结构化数据，以及社交媒体、新闻报道等实时数据。 风险管理与压力测试： 构建更精密的风险模型，能够更有效地识别、度量和管理市场风险、信用风险、操作风险等。压力测试和情景分析的应用，将帮助金融机构在极端市场条件下评估其稳健性。 区块链与分布式账本技术： 探讨区块链技术在金融结算、跨境支付、数字资产管理等方面的潜在应用，以及其对金融市场效率和安全性的影响。 人工智能在金融领域的应用： 详细介绍机器学习、深度学习等技术在智能投顾、智能风控、反洗钱、量化交易等领域的具体实现方法和应用案例。 结论 本书的出版，旨在为金融工程的研究者、从业者以及政策制定者提供一个全新的视角和丰富的工具箱。通过强调交叉学科的理论融合、社会网络的分析视角，以及中国经验证据的实证支持，我们希望能够更好地理解复杂多变的金融市场，应对层出不穷的金融挑战，并推动金融工程理论与实践的创新发展。在未来，金融工程的研究将更加注重数据的洞察力、网络的连通性、以及技术的驱动力，以实现更高效、更稳健、更包容的金融体系。