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北京大学互联网金融情绪指数第一期

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文本描述
北京大学互联网金融情绪指数
(2016年9月)
王靖一① 窦笑添② ③
摘要:互联网金融,自其作为一个概念被提出,其发展便伴随着
媒体的不同声音。为了能够科学、准确、量化地刻画互联网金融情绪
发展变化的脉络,我们利用近1500万条新闻全文数据,借助自然语
言处理、深度学习等方法,编制了一套覆盖2013年1月至2016年9
月的互联网金融情绪指数,指数包含了对于互联网金融整体与P2P网
络借贷、互联网支付等12个子类的关注度与正负情感的度量。指数
表明,互联网金融的整体关注情况呈现出波动上扬的趋势,而对其整
体的正负情感态度,则振动较为剧烈。而互联网金融各子类,在关注
程度与正负情感态度上,则有着较大分化

关键词:互联网金融、情绪指数、主题模型、词向量模型
2016年10月
① 王靖一,北京大学国家发展研究院博士研究生
② 窦笑添,康奈尔大学硕士研究生,北京大学互联网金融研究中心助研
③ 本课题为北京大学互联网金融研究中心课题《北京大学互联网金融情绪指数》资助下的阶段性成果;作
者感谢黄益平、沈艳、黄卓、谢绚丽、孔涛、王海明、郭峰、鄂维南、任洁、王旭、曹琦、杨雨成、予
象、周伊敏、王勋、苟琴、纪洋、傅秋子在指数编制过程中的建议与帮助

ii
北京大学互联网金融情绪指数
http://iif.pkuii2016年11月
目录
1.引言 ........1
2.关注度指数构建方法......2
2.1 数据准备 ... 3
2.2主题过滤及筛选 ... 4
2.2.1 朴素过滤器
.. 5
2.2.2 LDA过滤器
... 6
2.2.3 讨论:为什么不将LDA的结果直接输出作为关注度指数
......... 9
2.2.4 HDP过滤器介绍
....... 9
2.2.5 LDA归类器
. 12
2.2.6 未来扩展:动态主题模型(DTM)
......... 14
2.3关注度指数化 ..... 14
3.正负情感指数构建 ....... 15
3.1词向量模型关键词拓展 . 16
3.2 情感指数的计算 . 18
3.3 词向量版本的情感描述 . 19
4.主要指数结果汇报 ....... 19
4.1关注度指数 ......... 19
4.2正负情感指数 ..... 20
5.展望与扩展:开源 ....... 21
参考文献 . 22
北京大学互联网金融研究中心简介 ........ 24
iii
北京大学互联网金融情绪指数
http://iif.pkuiii2016年11月
图表目录
图表 1 关注度指数计算流程图 ..2
图表 2 数据准备阶段流程 ..........3
图表 3 主题过滤及筛选流程 ......5
图表 4 LDA模型示意 ........6
图表 5 一个LDA模型的结果示例 ..........7
图表 6 中国餐厅过程 ... 10
图表 7 中国餐厅集团过程 ....... 11
图表 8 HDP结果11
图表 9 LDA归类器识别了支付子类下的不同主题 ..... 13
图表 10 动态主题模型 . 14
图表 11 关注度指数化 . 15
图表 12 情感指数构建流程 ..... 16
图表 13 CBOW和SKIP-GRAM模型示意图 ......... 17
图表 14 三层神经网络示意 ..... 17
图表 15 词向量模型,“庞氏骗局”近义词输出结果 .. 18
图表 16 互联网金融情绪指数-关注度指数 .... 20
图表 17 互联网金融情绪指数-正负情感指数20北京大学互联网金融情绪指数
http://iif.pku12016年11月
1.引言
互联网金融,自作为一个独立概念,在四十人论坛2012年年会被谢平提出,
其发展过程始终伴随着来自不同源头、秉持不同态度的声音。互联网金融得益于
信息技术,其发展速度远超传统金融,据北京大学互联网金融发展指数度量,在
2014年1月至2016年3月期间,增长了4.3倍(郭峰等(2016));而同时,截
止至2015年11月,累计爆发问题的P2P网贷平台较2012年之前的数字增长了
72.31倍,而《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》中提出的监管框
架似不能有效解决P2P网贷所 面临的问题(黄益平等(2016))。这些负面新闻
的密集出现,则令公众对于互联网金融产生了质疑,甚至大有“污名化”之势

另一方面,曾建光(2015)的研究则发现,公众可以有效地通过信息化手段,感
知网络安全风险,而公众对于风险的规避,则影响了互联网金融资产的价格。互
联网金融的发展情况,与对应的新闻报道的舆论情绪间的相关分析,对于学术界、
政府与业界均有较高的价值

然而,截至目前,虽然互联网金融发展情况有大量的结构化数据与指数可以
度量,但对于新闻报道这种非结构化信息,尚无一个有效的量化分析。故此,我
们编制了本北京大学互联网金融情绪指数(下简称情绪指数),以资后续研究

为使所得数据具有足够的覆盖广度与稳健性,我们收集了2013年1月1日,
至2016年9月30日,1477万余条新闻数据,原始数据规模逾500GB,数据来源
为和讯网①。虽然和讯网自身对于新闻有所分类,并且“互联网金融”单独成类,
但数据收集整理过程中我们发现,这一分类存在着较大的遗漏,例如在2013年
10月25日之前,“互联网金融”类目下不存在任何新闻,我们分析中的一个重
要环节,便是重新在全部新闻中寻找“互联网金融”相关新闻,并将其归类到互
联网金融几个子类之中

分析方法上,我们主要使用了Baker et al. (2015)构建经济政策不确定性
指数时使用的关键词查找法,自然语言处理中较为经典的隐含狄利克雷分布(LDA)
和层次狄利克雷过程。综合使用这三种算法,我们在数据处理能力和算法精度间
① 作者本人与所在单位与和讯网无合作关系或直接利益关系,选择其作为数据来源,是综合考虑新闻覆盖
广度、报道专业性、收集处理可行性的结果,数据获得方式为友好、无欺诈的爬虫。作者仅保证对于和讯
网目前公开、正常网页的完整准确采集,而对于和讯网收集过程中的完整、准确则无法做出相应承诺。采
集时间为2016年6-7月,此间部分过去时间的网页已无法正常访问,对于这部分网页的缺失原因与缺失
带来的影响,作者无法准确度量,但缺失数量小于样本总体的0.1%。北京大学互联网金融情绪指数
http://iif.pku22016年11月
找到一个较为适宜的平衡。随着本文所使用开源工具Gensim①的发展,未来还会
引入动态主题模型(DTM)

文章后续安排如下,第二节介绍指数的指标构建方法,第三节汇报指数的主
要结果,并做出初步分析

2.关注度指数构建方法
情绪指数的目的,是以度量互联网金融及其重要组成部分,在不同时期的受
关注情况;同时,描绘新闻媒体对于它们的正负评价情况。那么,构建工作其实
可以分为三个步骤,第一步,从1400万条新闻中,寻找互联网金融相关的新闻;
第二步,将这些新闻归类至互联网金融的不同子类中;第三步,构建对新闻的正
负情感的量化描述

其中,前两步对于指数的正确性有着很重要的影响,在近1500万各色新闻
中寻找互联网金融这样一个不算主流的主题,并进一步区分至各个子主题,要求
算法一方面能够高效处理大量数据,另一方面在一定规模的数据量的计算中,收
敛至一个较为精确的结果,为此我们设计了一套如图表1所示的流程

2.1 朴素过滤器2.2 LDA过滤器2.3 HDP过滤器2.4 LDA归类器
1.数据准备2.主题过滤及筛选3.关注度指数化
指数化
关注度指数
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HDP过滤器朴素过滤器爬虫抓取文档解析
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新闻网站
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补充订正
...
50 主题
300主题
池化器
20主题
30主题
...
110主题
池化器
120主题
图表 1 关注度指数计算流程图
① http://radimrehurek/gensim/
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