被操纵股票的网络信息特征研究及应用

发布时间：2020-07-06 23:39

【摘要】：我国证券市场的历史并没有像美国证券市场那样具有很长的时间,还应该属于非常年轻的时期。也可能正是因为历史较短,我国操纵股票的行为一直没有得到很好的解决。股市中的操作行为严重侵害广大普通投资者的利益,扰乱了市场秩序,是绝对不能轻视的问题。同时,我们更应该注意到,随着我国经济快速发展,我国网络基础设施的建设也有了较好的水平,网络也在人们中普及。目前有百分之七十左右的投资者的股票相关信息都是从网络获得。股价操纵行为也由一些传统的媒介开始向网络上转移。以往的一些关于股价操纵行为的研究,基本上都是只关注被操纵股票的一些交易性指标或财务指标.不同于以往,用交易指标来判别股价操纵,本文以国内证券市场已发生的被操纵股票为样本,从网络信息角度出发对股票市场进行实证分析,提取可以对被操纵股票进行判别的指标,比如股票的信息关注度。对被操纵股票的操纵前、操纵中、操纵后三个期间的信息关注度进行统计分析,并进行聚类分析,得出结论。结果表明在操纵期间,信息关注度的值明显会放大,可以作为发现被操纵股票的预警指标,并且在操纵期间,不同行业的信息关注度也会有明显的区分。同时,本文定性地总结了被操纵股票的五个基本特征。接下来,从信息层面、交易层面以及公司层面分别提出了两个指标,共六个可以判别被操纵股票的指标,包括:日均信息关注度、信息重复性、日换手率、日收益率、股本规模以及股权集中度等。利用案例推理技术,建立案例推理模型,进而进行了股价操纵行为判别的系统分析与设计。最后,针对网络时代下证券市场的监管问题,向政府提出了基于之前分析而得到的建议。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F830.91
【图文】：

渠道,来源

图 1：投资者信息渠道来源Figure1： Information Sources of Investors1 年 1 月 19 日，中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布了《第 27 次中况统计报告》，《报告》显示，截至 2010 年 12 月底，我国网民规模达到道称，中国股民数量已过 3 亿。作为我国近四分之一的群体的利益，我们，这四分之一群体，必然有自我支配财富的能力，也是我国主要工作人群中为，在某种程度上也决定了中国经济的走势。知道，在金融市场中存在一种行为叫做“羊群行为”。这种行为是一种特为。在信息不对称的情况下，一般而言，其他投资者行为会影响到个体投投资者不会进行仔细的思考或者不会进行独立的思考而直接进行决策，影往往有社会舆论、小道消息或者其他投资者的投资决策。比如，当市场上响力的投资者进行某支股票的购买时，势必会导致一些人的跟随，从而产过，无论是机构投资者还是个人投资者，都存在着明显的“羊群行为”。

案例,案例表示,逻辑表示法

图 4: 基于案例推理的循环Figure 4： Case-based Reasoning Cycle1 案例的表示形式以说，基于案例推理技术系统中，案例是知识的“容器”。一般来讲，知识是从信息出来的；目前流动的定义一般有三种[24]：（1）知识是经过削减、塑造、解释、选择的信息；（2）知识是由特定领域的描述、关系和过程组成；（3）知识=事实+信念+启息。的表现形式也是多种多样，比如概念、规则、定理、模式、约束、规律、可视化等示知识的形式也有很多：逻辑表示法、产生式规则、神经元网络、框架表示法、面向示法、关系数据库表示法、全文本表示法等。以一种合适的案例表示是实现基于案例术系统的前提。下面列举的是几种常用的案例表示方法：

树状图,树状图,聚类分析

表 7：统计数据结果MX MY MZ40.1989 104.7781 34.70158.0014 141.0459 33.659上，聚类分析主要研究样品和指标的分类问题。它根据事物的以按照一定的准则将研究对象分成几类。每个类里面的样本了在基础数据中进一步发现网络信息的特征，笔者利用多元再进一步对表 6 的数据进行处理分析。本文采用 SPSS19.0 统类分析，方法采用系统聚类 Ward 法，利用平方 Euclidean 距见图 6 树状图所示。

【参考文献】