论文摘要
本文对文本大数据分析在经济学和金融学中的应用进行综述。文本大数据具有来源多样化、数据量增长快和高频等特征,为经济学和金融学研究提供了新的分析视角。本文梳理了文本大数据的信息提取步骤,总结了词典法、机器学习方法和深度学习方法的实现原理和技术特点,并对文本大数据在经济学和金融学中的应用研究的数据来源、处理方法和实证结果进行了全面梳理。本文还讨论了基于文本大数据的实证分析的新特征和未来研究趋势。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 沈艳,陈赟,黄卓
关键词: 文本大数据,机器学习,投资者情绪
来源: 经济学(季刊) 2019年04期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,基础科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,经济理论及经济思想史,金融
单位: 北京大学国家发展研究院,北京大学数字金融研究中心
基金: 国家社会科学基金重大项目(18ZDA091)资助
分类号: F01;F830;F224
DOI: 10.13821/j.cnki.ceq.2019.03.01
页码: 1153-1186
总页数: 34
文件大小: 459K
下载量: 2979
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