基于大数据的金融创新及其风险分析理论

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71532009
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    292.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G02.工商管理
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2020-12-31

项目摘要

We are now entering into the big-data era which has brought more opportunities for research in the field of finance. Not only have the big data technologies made it easier to obtain interactive data and more amplified microcosmic dataset, but also have increased the variety of dataset used for financial decision making process as well as decreased the cost for obtaining necessary data. . Based on the big data, the research mainly aims to provide new solutions to problems occurred during the development process of Chinese management practices as well as enhance individuals’ cognition about the principals of financial market, through conducting research on new methodologies and practices driven by big-data era in the field of finance. Detailed research may include the followings: observing the behavioral evolution process of market participants; designing advanced pricing techniques for financial products and services; stimulating service innovations among financial institutions; discovering new paradigms in the field of systemic risk management for market regulation purposes.
大数据为金融研究带来的机遇主要表现在:更容易获得交叉关联的金融数据、更加丰富的微观数据、可供金融决策分析的数据种类的增加以及获取信息成本的降低。.本申请旨在从大数据背景下金融市场参与者行为演化与规律的研究、金融产品与服务定价方法的研究、金融服务机构业务模式与服务创新研究以及金融市场监管及体系性风险管理的角度,丰富和深化人类对金融市场本质规律的认识,探索基于金融大数据的资产定价新理论、新方法,推动基于大数据的金融创新、市场监管以及体系性风险管理研究,为管理实践中更好的利用大数据进行决策提供新方法。

结项摘要

金融研究在大数据时代面临的机遇主要有:更容易获得交叉关联的金融数据、拥有更加丰富的微观数据、可供金融决策分析的数据种类的增加以及获取信息成本的降低。.本项目集中对大数据背景下金融市场参与者行为演化与规律,基于大数据的金融产品与服务定价方法,大数据背景下的金融服务机构业务模式与服务创新,基于大数据的金融市场监管及体系性风险。本项目,丰富和深化人类对金融市场本质规律的认识,探索基于金融大数据的资产定价新理论、新方法,推动基于大数据的金融创新、市场监管以及体系性风险管理研究,为管理实践中更好的利用大数据进行决策提供新方法。

项目成果

期刊论文数量(95)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Trading and non-trading period Internet information flow and intraday return volatility
交易及非交易时段互联网信息流及日内收益波动
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2016.01.086
  • 发表时间:
    2016-06-01
  • 期刊:
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Shen, Dehua;Zhang, Wei;Zhang, Yongjie
  • 通讯作者:
    Zhang, Yongjie
Investor sentiment and stock returns: Evidence from provincial TV audience rating in China
投资者情绪与股票回报:来自中国省级电视收视率的证据
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2016.09.043
  • 发表时间:
    2017-01-15
  • 期刊:
    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Zhang, Yongjie;Zhang, Yuzhao;Zhang, Wei
  • 通讯作者:
    Zhang, Wei
Order imbalances and market efficiency: New evidence from the Chinese stock market
订单失衡与市场效率:来自中国股市的新证据
  • DOI:
    10.1016/j.ememar.2018.12.003
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Emerging Markets Review
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Ting Zhang;Gao-Feng Gu;Wei-Xing Zhou
  • 通讯作者:
    Wei-Xing Zhou
The Impacts of Analysts’ Recommendation Revisions on Statistical Properties and Power-Law Behavior of Large-Size Trade
分析师建议修订对大额贸易统计特性和幂律行为的影响
  • DOI:
    10.1142/s0219477519500184
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    Fluctuation and Noise Letters
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Jin Zhang;Xiong Xiong;Yongqiang Meng
  • 通讯作者:
    Yongqiang Meng
Chaotic analysis and adaptive synchronization for a class of fractional order financial system
一类分数阶金融系统的混沌分析与自适应同步
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2019.01.138
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
    Physica a-Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Xiao-Li Gong;Xi-Hua Liu;Xiong Xiong
  • 通讯作者:
    Xiong Xiong

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其他文献

蒙古-贝加尔地区上地幔小尺度对流及地球动力学意义
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王继业
商业银行信用风险管理的决策程序研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    审核中
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张维;蒋东明;熊熊;曹奇
  • 通讯作者:
    曹奇
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    证券市场导报
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张永杰
程序化交易系统的检测与优化体系
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  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    熊熊;张博洋;张永杰;付琳惠
  • 通讯作者:
    付琳惠
基于计算实验方法的中小企业贷款利率定价分析
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    熊熊;郭翠;张永杰;张维
  • 通讯作者:
    张维

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AI技术路线图

熊熊的其他基金

基于中国“实体经济—金融系统”复杂关联的计算实验建模研究
  • 批准号:
    72141304
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    200.00 万元
  • 项目类别:
    专项项目
基于中国“实体经济-金融系统”复杂关联的计算实验建模研究
  • 批准号:
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    2021
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  • 项目类别:
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中国市场条件下基于计算实验金融方法的跨市场风险分析
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  • 批准年份:
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银行-中小企业贷款互动研究:基于计算金融实验方法的分析
  • 批准号:
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  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
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境外中国股票衍生品交易对中国股票市场的影响研究
  • 批准号:
    70541006
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    专项基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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相似海外基金

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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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