1.2　研究思路、研究方法及研究內(nèi)容

1.2.1　研究思路

“互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”時代下，證券市場媒體效應(yīng)研究機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)使我們的研究離真實(shí)世界更近了一步，但是給我們的研究方法也提出了巨大的挑戰(zhàn)。本書旨在利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析手段，從多個維度（施動者、受動者、管理者）深化和拓展互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對證券市場風(fēng)險波動的影響研究。本書按照“提出問題—分析與解決問題—總結(jié)與建議”的思路與框架展開研究（如圖1.1所示），具體而言：

第一，通過梳理和總結(jié)相關(guān)研究文獻(xiàn)，在全面清晰梳理國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、理解互聯(lián)網(wǎng)媒體對證券市場穩(wěn)定帶來的傳導(dǎo)作用和潛在沖擊的基礎(chǔ)上，確定本書的研究方向并發(fā)現(xiàn)研究意義，然后完成研究思路的建立與研究方法的選定，最終形成本書的創(chuàng)新點(diǎn)。

第二，本書首先從大數(shù)據(jù)方法學(xué)的視角，研發(fā)定向分布式網(wǎng)絡(luò)抓爬器，從中國36個主流財經(jīng)網(wǎng)站中追蹤并獲取互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞數(shù)據(jù)，經(jīng)過溯源追蹤、文檔去重等一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理，完成互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞信息數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建；其次，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）的文本主題自動分析與判定方法，將新聞文本的主題自動分類；最后，采用金融學(xué)經(jīng)典文本量化手段，即情感分析法，借助前期研發(fā)的專業(yè)財經(jīng)情感詞典，將非結(jié)構(gòu)化的新聞文本信息轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

圖1.1　本書的研究思路與框架

第三，不同于傳統(tǒng)金融學(xué)以事件分析法為主導(dǎo)的證券市場媒體效應(yīng)研究，本書嘗試從施動者（媒體）、受動者（公司）和管理者三個不同的視角，對證券市場媒體效應(yīng)的研究進(jìn)行更深層次的思考，探索異質(zhì)性新聞內(nèi)容、公司行業(yè)屬性、公司管理者媒體行為在證券市場風(fēng)險波動中的作用。

第四，本書進(jìn)一步提出了一個深度學(xué)習(xí)框架，用整體、連續(xù)，而非單一的數(shù)據(jù)關(guān)系，研究復(fù)雜市場因素對證券市場新聞媒體效應(yīng)的綜合影響。希望為解決金融學(xué)資產(chǎn)定價經(jīng)典命題提供一個智能計算的思維方式，為探尋復(fù)雜經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)理拓展一個基于智能計算思維量化的新領(lǐng)域。

第五，本書通過對研究結(jié)論的總結(jié)性分析，提出有針對性的指導(dǎo)建議與政策實(shí)施依據(jù)，為市場監(jiān)管政策和信息披露機(jī)制的制定提供理論依據(jù)，為上市公司治理與規(guī)范運(yùn)作提供決策輔助，為投資者減少非理性投資行為提供幫助，最終為維護(hù)金融市場的穩(wěn)定和社會的和諧做出貢獻(xiàn)。