基于深度学习的文本数据预测宏观经济走势研究
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作者杨七中|责编:刘莎
出版社经济科学
ISBN9787521841305
出版时间2022-10
装帧平装
开本其他
定价79元
货号31612474
上书时间2024-05-24
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
第一章 绪论
第一节 统计数据阶段
第二节 问卷调查阶段
第三节 汇总会计盈余阶段
第四节 文本数据阶段
第二章 汇总企业会计盈余预测宏观经济走势
第一节 引言
第二节 文献回顾与假设提出
第三节 数据来源和研究设计
第四节 实证结果与分析
第五节 纳入“突发公共事件”期间样本的进一步研究
第六节 研究结论与展望
第三章 年报文本、内部控制与盈余管理抑制
第一节 引言
第二节 文献回顾和假设提出
第三节 研究设计
第四节 实证结果分析
第五节 进一步研究
第六节 研究结论
第四章 基于多源数据的上市公司财务困境预警
第一节 引言
第二节 文献回顾
第三节 样本和指标
第四节 模型设计与运行
第五节 模型结果与评估
第六节 进一步研究
第七节 稳健性检验
第八节 研究结论
第五章 基于词袋模型的新闻文本即时预测宏观经济走势
第一节 引言
第二节 理论分析和文献回顾
第三节 研究方法与文本数据
第四节 预测模型设定
第五节 描述性统计及回归分析
第六节 研究结论
第六章 基于深度学习的新闻文本即时预测宏观经济走势
第一节 引言
第二节 理论基础
第三节 新闻文本情感指标测度
第四节 宏观经济预测模型构建
第五节 新闻情感预测宏观经济的时间序列分析
第六节 新闻情感预测宏观经济的定量分析
第七节 进一步研究
第八节 研究结论
……
第七章 宏观经济走势、税盾效应与研发投入
第八章 宏观经济走势与企业金融化——基于全国和江苏的比较
第九章 企业金融化、债务结构与股价崩盘风险
主要参考文献
内容摘要
《基于深度学习的文本数据预测宏观经济走势研究》至少在以下三个方面取得了进展：一是在预测方法方面，深度学习模型可以提取更多的文本语义逻辑信息，突破了词袋模型无法提取文本语义信息的瓶颈，提升了新闻情感的预测时效性；二是在预测频率方面，高频数据的新闻文本具有日日发生、时时发生的特点，突破了传统的统计数据、调查问卷和定期财务报告等低频数据的约束，可以做到提前预测、实时预测，这对于当下经济环境不确定性日益增加、经济形势日益严峻而言，能够实时掌握经济走势，及时出台动态经济调控政策，更具重要的实际意义；三是预测精度方面，融合结构化数值信息和非结构化文本信息将提高宏观经济预测的精度。
全书共分为九章：第一章是绪论；第二章是汇总企业会计盈余预测宏观经济走势；第三章是年报文本、内部控制与盈余管理抑制；第四章是基于多源数据的上市公司财务困境预警；第五章是基于词袋模型的新闻文本即时预测宏观经济走势；第六章是基于深度学习的新闻文本即时预测宏观经济走势；第七章是宏观经济走势、税盾效应与研发投入；第八章是宏观经济走势与企业金融化——基于全国和江苏的比较；第九章是企业金融化、债务结构与股价崩盘风险。
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