蛋播视频一区,无码鲁丝一区二区,精品 久久 五月天,国产老熟女,五月草草在线观看,中文日韩欧美,情色一区二区三区,欧美日韩亚洲激情在线,亚洲制服在线香蕉

以網(wǎng)絡(luò)化視角感知信息流動，陳熹教授團隊發(fā)表在國際權(quán)威期刊ISR上的論文有重要發(fā)現(xiàn)！

浙江大學(xué)管理學(xué)院
2021-10-28 17:23 瀏覽量: 2663
?智能總結(jié)

科研風(fēng)采 ZJUSOM Research 事物之間存在各種各樣的聯(lián)系，以這些聯(lián)系為邊、以事物為節(jié)點，可以形成一張網(wǎng)絡(luò)。政府、企業(yè)、個體都是這張網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，幾乎沒有什么事物可存在于這張網(wǎng)絡(luò)之外。這張...

科研風(fēng)采

ZJUSOM Research

事物之間存在各種各樣的聯(lián)系，以這些聯(lián)系為邊、以事物為節(jié)點，可以形成一張網(wǎng)絡(luò)。政府、企業(yè)、個體都是這張網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，幾乎沒有什么事物可存在于這張網(wǎng)絡(luò)之外。這張網(wǎng)絡(luò)是信息的載體，節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)散和接受著各式各樣的信息。通過信息的傳遞，這些節(jié)點在生活生產(chǎn)中的每一項決策都在影響其他節(jié)點，同時又受到網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點的影響。

蟹爪蘭/攝而通過觀察事物間的聯(lián)系構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，以網(wǎng)絡(luò)化的視角來觀察事物之間的信息流，可以幫助我們更好地理解和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點行為。浙江大學(xué)管理學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)與管理工程學(xué)系主任陳熹教授作為通訊作者、廈門大學(xué)管理學(xué)院博士后研究員上官武悅作為第一作者近日發(fā)表在國際權(quán)威期刊Information Systems Research上的論文就是以網(wǎng)絡(luò)化的視角捕捉股票市場中的信息流并研究此類信息流的經(jīng)濟影響。

學(xué)者簡介：陳熹，浙江大學(xué)管理學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)與管理工程學(xué)系主任，教授，博士生導(dǎo)師。研究方向：信息系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析、社交媒體與社會網(wǎng)絡(luò)。

該研究提出了一種新的復(fù)合度量指標(biāo)——EAC2021年10月12日，浙大管院陳熹教授作為通訊作者的論文——Developing a CompositeMeasure to Represent Information Flows in Networks: Evidence from a Stock Market于國際權(quán)威期刊Information Systems Research（SCI檢索，2020-2021 影響因子 5.207）上在線發(fā)表。

在線發(fā)表截圖該論文采用設(shè)計科學(xué)方法，提出了一種新的節(jié)點中心性的復(fù)合度量指標(biāo)，即特征注意力中心性 (EAC)，作為測量與節(jié)點相關(guān)的信息流的代理變量，該指標(biāo)同時考慮市場對節(jié)點的注意力與市場對網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點的注意力。分析表明，EAC在預(yù)測股票異常收益的方向和幅度方面明顯優(yōu)于其他指標(biāo)。此外，研究中提出的EAC計算方式相比其他計算方式具有更好的預(yù)測效果，并且在預(yù)測異常收益方面優(yōu)于直接注意力。同時，該論文發(fā)現(xiàn)，復(fù)合信息比單獨的信息源具有顯著更好的預(yù)測性能，這種卓越的性能歸功于來自社交媒體而不是傳統(tǒng)媒體的信息。除了學(xué)術(shù)價值外，該論文也具備較高的應(yīng)用價值。比如我們可以用這樣的視角來觀察和研究其他的生產(chǎn)生活活動。比如，以政務(wù)服務(wù)為節(jié)點，以政府服務(wù)是否存在共享用戶為邊，構(gòu)建政府服務(wù)的信息網(wǎng)絡(luò)，就有可能預(yù)測個體對政務(wù)服務(wù)的需求，實現(xiàn)政府服務(wù)的主動推送。該論文有何創(chuàng)新點？該論文的第一作者上官武悅，現(xiàn)任廈門大學(xué)管理學(xué)院博士后研究員，博士畢業(yè)于浙江大學(xué)管理學(xué)院，師從陳熹教授。該論文是上官武悅博士論文的主要構(gòu)成部分。

據(jù)上官武悅博士介紹，該論文有以下三個創(chuàng)新點：

第一，結(jié)合設(shè)計科學(xué)中的原則，提出了一種網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點中心性度量方式——EAC（特征注意力中心性），除了關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中的連接之外，也關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中的信息內(nèi)容。

第二，使用社交媒體去預(yù)測股票趨勢，并證明了社交媒體中的“共注意力”比“直接注意力”能帶來更大程度上的預(yù)測收益提高，為信息系統(tǒng)和金融領(lǐng)域的相關(guān)研究做出了補充和擴展。第三，使用多種方法評估EAC的效果，并證明該方法比現(xiàn)有的節(jié)點中心性度量方式有更強的預(yù)測能力。

附：論文摘要與原文鏈接

AbstractThere is increasing interest in information systems research to model information flows from different sources (e.g., social media, news) associated with a network of assets (e.g., stocks, products) and to study the economic impact of such information flows. This paper employs a design science approach and proposes a new composite metric, eigen attention centrality (EAC), as a proxy for information flows associated with a node that considers both attention to a node and coattention with other nodes in a network. We apply the EAC metric in the context of financial market where nodes are individual stocks and edges are based on coattention relationships among stocks. Composite information from different channels is used to measure attention and coattention. To evaluate the effectiveness of the EAC metric on predicting outcomes, we conduct an in-depth performance evaluation of the EAC metric by (1) using multiple linear and nonlinear prediction methods and (2) comparing EAC with a benchmark model without EAC and models with a set of alternative network metrics. Our analysis shows that EAC significantly outperforms other measures in predicting the direction and magnitude of abnormal returns of stocks. Besides, our EAC specification has better predictive performance than alternative specifications, and EAC outperforms direct attention in predicting abnormal returns. Using the EAC metric, we derive a stock portfolio and develop a trading strategy that provides significant and positive excess returns. Lastly, we find that composite information has significantly better predictive performance than separate information sources, and such superior performance owes to information from social media instead of traditional media.發(fā)表原文鏈接：https://doi.org/10.1287/isre.2021.1066素材提供：陳熹今日編輯/排版：段婷審核：郭瑩

歡迎關(guān)注浙江大學(xué)管理學(xué)院官方微信

內(nèi)容編輯：凌墨

(本文轉(zhuǎn)載自 ，如有侵權(quán)請電話聯(lián)系13810995524)

* 文章為作者獨立觀點，不代表MBAChina立場。采編部郵箱：news@mbachina.com，歡迎交流與合作。

贊
收藏
訂閱

備考交流

  • 【MBAChina 官方社群矩陣】
  • 涵蓋 199管理類聯(lián)考備考 · 復(fù)試調(diào)劑 · 博士申請 · 中外合辦學(xué) 四大板塊。
  • ??2027 MBA/MPA/MEM/MPAcc /EMBA聯(lián)考備考群
  • ??2026 管理類聯(lián)考復(fù)試調(diào)劑群
  • ??博士項目交流群
  • ??中外合作辦學(xué)項目群
  • ?? 添加微信：MBAChina001
  • 備注【報考項目】，邀請您加入專屬交流群
免費領(lǐng)取價值5000元MBA備考學(xué)習(xí)包 購買管理類聯(lián)考MBA/MPAcc/MEM/MPA大綱配套新教材

掃碼關(guān)注我們

  • 獲取報考資訊
  • 了解院校活動
  • 學(xué)習(xí)備考干貨
  • 研究上岸攻略

最新動態(tài)

    MBAChina 掃碼關(guān)注

    掃碼關(guān)注 MBAChina

    EMBA 掃碼關(guān)注

    掃碼關(guān)注
    EMBA

    乳山市| 长子县| 利辛县| 芜湖县| 东至县| 蒲城县| 泗阳县| 通道| 永川市| 肇州县| 通许县| 独山县| 伊吾县| 依安县| 咸丰县| 平利县| 堆龙德庆县| 汝阳县| 都兰县| 马龙县| 始兴县| 沅陵县| 桓台县| 太仆寺旗| 赤峰市| 丁青县| 凤台县| 双江| 峡江县| 琼中| 尤溪县| 秀山| 东乡县| 玉龙| 临西县| 绍兴县| 林口县| 延边| 武邑县| 双江| 蒙山县|