社交网络环境下异质信息投资者对股价崩盘风险的影响研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71901094
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0113.风险管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In view of the circumstances that characterize China’s capital market, the origin of these circumstances, and the psychological characteristics of heterogeneous Information investors, considering the difference between the level of investor self-learning and the degree of information feedback, this project explores and the heterogeneous information investor trading strategy model with social network environments. Based on the impact of behavioral biases of heterogeneous Information investors and changes in the trade environment, this project then takes theses characteristics and principles and integrates them into stock market crash risk measurements to construct a new theory, methodology, model, and applied framework based on the risk measurements of the heterogeneous Information investors and changes in the trade environment offered by internet service platforms. By creating a deeper understanding of the impact of heterogeneous information investors on stock price crash risk with social network environments, we aim to advance the reference dependencies between neighbors based on Multi-Agent technology build a realistic artificial stock market, improve cash risk management and market supervision. This analysis also useful for creating a set of evaluation methods and standards to address problems in the trade environment while taking into account the “Chinese characteristics” of China’s capital market. It provides a standard reference point to examine the turmoil caused in the financial system by changes in the trade environment, to simulate relevant economic plans, and to evaluate the effectiveness of economic.
从交易环境变化和异质信息投资者行为偏差共同作用的视角,考虑投资者自主学习程度和信息反馈程度的差异性,构建社交网络环境下异质信息投资者交易策略模型;探索基于中国资本市场“情境”与异质信息投资者心理特点的股票市场投资者行为特征和交易策略演化规律,并将这种特征与规律融入股票市场崩盘风险测度,研究考虑外部交易环境变化和异质信息投资者共同作用下股价崩盘风险度量的新理论、新方法和应用框架体系;采用Multi-Agent技术搭建贴合现实的人工股票市场,并展开对社交网络环境下异质信息投资者对股价崩盘风险的影响模拟仿真研究,同时依托对邻居效应的分析来解释这些影响因素之间的关系。本项目将有助于人们理解崩盘风险的本质特征及为金融审慎监管提供更为深入的理论基础,为检验交易环境变化对资本市场的冲击、相关经济制度安排的模拟和仿真,以及经济政策作用效果判断提供可以参照的对象和标准。

结项摘要

从交易环境变化和异质信息投资者行为偏差共同作用的视角,考虑投资者自主学习程度和 信息反馈程度的差异性,构建社交网络环境下异质信息投资者交易策略模型;探索基于中国资 本市场“情境”与异质信息投资者心理特点的股票市场投资者行为特征和交易策略演化规律, 并将这种特征与规律融入股票市场崩盘风险测度,研究考虑外部交易环境变化和异质信息投资 者共同作用下股价崩盘风险度量的新理论、新方法和应用框架体系;采用Multi-Agent技术搭 建贴合现实的人工股票市场,并展开对社交网络环境下异质信息投资者对股价崩盘风险的影响 模拟仿真研究,同时依托对邻居效应的分析来解释这些影响因素之间的关系。本项目将有助于 人们理解崩盘风险的本质特征及为金融审慎监管提供更为深入的理论基础,为检验交易环境变 化对资本市场的冲击、相关经济制度安排的模拟和仿真,以及经济政策作用效果判断提供可以 参照的对象和标准。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
社交网络环境下中小企业投融资市场的风险共担机制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    系统科学与数学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢楠;何海涛;王宗润
  • 通讯作者:
    王宗润

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其他文献

沁水盆地南部郑庄区块煤储层非均质性研究
  • DOI:
    10.13199/j.cnki.cst.2016.11.028
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    煤炭科学技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈龙伟;侯月华;姚艳斌;杨延辉;钟林华;谢楠
  • 通讯作者:
    谢楠
基于非参数化与有限元的主轴刀柄结合面非线性参数识别
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    同济大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张正旺;李爱平;刘雪梅;谢楠
  • 通讯作者:
    谢楠
基于主成分分析与C-支持向量机的刀具磨损状态监测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    同济大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢楠;马飞;段明雷;李爱平
  • 通讯作者:
    李爱平
用晶体斜劈方法测量石英波片相位延迟的温度特性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    光学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    许灿华;徐启峰;谢楠
  • 通讯作者:
    谢楠
东海海域的天空光偏振及子午线研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    激光与光电子学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    崔岩;谢楠;张西光;周鑫昌;褚金奎;关乐
  • 通讯作者:
    关乐

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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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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