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美国纽约州立大学石溪分校商学院肖可瓅教授讲座
作者:陈丹    发布时间:2018-07-02    访问次数:  
 

讲座时间:7月5日 早10:00

讲座地点:信息楼0411

讲座题目:利用金融文本挖掘与舆情分析进行价格波动探测

讲座内容:In this talk, I will discuss the fundamental ideas of text mining, along with some important models of data mining. Then, I introduce a new methodology for price shock detection, which combines a new model for financial text mining, a measure of social attention towards the stock market, and several data mining techniques. Two related research problems are solved based on the methodology. First, I investigate the correlation between the new measure of social attention and excess returns in the stock market. The effect of social attention on the excess returns in the stock market is verified, while the effect in reverse direction is also found. In the second problem, I formalize the price shock prediction as a classification problem. Based on a new financial text mining method and an improved version of social attention model, I investigate the predictability of the direction of the stock excess return.

主讲人简介:

2013年获得美国罗格斯大学商学院管理学博士。IEEE高级会员。主要研究包括商业分析、数据挖掘、移动推荐、经济泡沫分析等。发表SSCI、SCI、EI收录期刊及会议论文20余篇。其中包括数据挖掘领域顶级期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE)、ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data(TKDD),房地产金融领域顶级期刊Real Estate Economics,数据挖掘顶级国际会议ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD)、IEEE International Conference on Data Mining(ICDM)等。担任国际知名期刊审稿人,如TKDE、TKDD、TMIS、DMKD等。常年担任数据挖掘领域国际一流会议程序委员会委员,如KDD、ICDM、SDM、CIKM等。


 

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