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媒体关联报道网络与股价的跨行业同步性——基于深度注意力图嵌入神经网络的研究
文献摘要：
本文基于媒体对于多家上市公司的关联报道,借助图深度学习算法解析其中隐含的公司跨行业关联报道程度.研究发现公司与其他某一行业关联报道程度越大,其股价与该行业同步性越强,这源于公司与该关联行业在基本面上存在关联.进一步研究发现媒体对于公司的跨行业关联报道促进了公司信息的透明化并降低了投资者的风险承担,基于公司跨行业关联指数构建的投资组合在样本期间内可以获得显著的超额收益.
文献关键词：
媒体关联报道;图神经网络;行业同步性
中图分类号：
作者姓名：
李沛然;张学勇;杨璐
作者机构：
中央财经大学金融学院
文献出处：
引用格式：
[1]李沛然;张学勇;杨璐-.媒体关联报道网络与股价的跨行业同步性——基于深度注意力图嵌入神经网络的研究)[J].宏观经济研究,2022(03):153-175
A类：
媒体关联报道,行业同步性
B类：
股价,跨行业,注意力图,图嵌入,入神,图深度学习,深度学习算法,中隐,行业关联,一行,该行,联行,基本面,存在关联,透明化,投资者,风险承担,指数构建,投资组合,本期,超额收益,图神经网络
AB值：
0.346634
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