导读:本文包含了极端信息论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:信息,学习机,风险,国际金融公司,世界银行,社交,算法。
极端信息论文文献综述
孙晓红,边钰涵[1]（2019）在《社交媒体环境下极端气候信息的传播特征——以川蜀地区暴雨极端天气微博为例》一文中研究指出根据世界气象组织的规定,出现日降水强度大、持续时间超过3天或不中断的大范围强降水即属于极端气候。2018年七八月间,四川、陕西、甘肃、宁夏等地区出现了持续多日的暴雨极端天气,其中尤以四川地区特大暴雨持续时间最久影响最大,在网络上引发网民关注,讨论度居高不下,"四川暴雨""成都暴雨"话题多次登上新浪微博实时热搜榜。新(本文来源于《青年记者》期刊2019年06期）
李含笑[2]（2018）在《机构投资者信息共享对极端风险的影响机制》一文中研究指出中国证券市场成立至今仅二十多年,现已成为全球金融市场中不可或缺的一部分,但作为新兴资本市场,在快速发展的同时也涌现出了诸多问题。为了促进我国证券市场平稳发展,证监会在2001年提出并且实施了“超常规发展机构投资者战略”,该战略的提出,目的是借助机构投资者本身的优势,引导资本市场重视长期投资和价值投资,进而降低证券市场的非理性波动。自该战略措施实施以来,我国各类证券投资基金得到了高效迅猛的发展,数量大幅度增加。而与此相伴的是,中国股市自2000年以来,受各种因素影响,经历了多次大跌大涨。2015年,这种状态尤为猛烈,几轮剧烈波动让投资者记忆犹新。本文旨在探讨机构投资者的发展壮大对于我国资本市场是否真的起到了促进和稳定作用;股市剧烈波动现象的发生究竟是不是机构投资者快速崛起所带来的;如果在极端市场波动的情况下,机构投资者真的会成为放大市场波动的主要力量,那么究竟是什么原因造成了这一结果?机构投资者的行为特征及其对市场的影响一直是学术界关注的重点话题之一,目前通过对机构投资者交易行为的解读,主要形成了以下两种观点:其中支持机构投资者能够稳定市场的学者认为由于资金优势、人才优势、完善的研究能力和专业的投资交易实力,使得机构投资者信息搜寻和处理成本更低,市场信息解读能力也更强,投资也更加审慎理性,具有稳定市场的作用。而对此持有相反态度的学者则认为,机构投资者本身具有大宗交易、正反馈交易和羊群行为等特性,在业绩驱动和短视效应的共同作用下,在证券交易过程中会加剧市场波动。本文以2008年至2017年我国主动型开放式基金的详细持股数据为样本,通过构建以重仓持股为链接的机构投资者关联度网络模型,使用Statal4和MATLAB对样本数据进行统计分析,深入研究由信息共享所形成的机构投资者交叉持股的关联关系对股票市场总风险和极端风险尤其是极端下跌市场风险的影响机制。本文的研究结果表明:第一,紧密的机构投资者关联关系会加大股票市场总体波动。由于信息传递网络广泛存在于各类机构投资者之间,该群体多渠道的信息共享和互动交流极易导致一致性投资决策,会起到加剧市场波动的作用。第二,机构投资者紧密的关联关系还会诱发极端下跌市场风险的出现,无论是在95%还是99%分位数水平下,基于极值理论的VaR测度和ES测度都表明机构投资者关联度对极端下跌市场风险具有显着的正向影响。第叁,流动性越好的股票,变现能力越强,对巨额抛售的吸收能力越好,且股东和投资者能够更有效地监督管理层的治理行为,市场总风险和极端市场风险出现的概率越低。本文的主要研究意义在于进一步拓展了相关学术研究的框架和视角。通过全面解析由于信息共享机制形成的机构投资者关联关系与股票市场波动特别是极端市场波动之间的联系,深入探讨了机构投资者对资本市场稳定性的影响。研究结果不仅有助于我们更好地理解机构投资者在我国资本市场中所发挥的作用以及发展过程中所存在的问题,并且对于如何加强风险管理、丰富投资交易策略也有一定的启示。(本文来源于《东北财经大学》期刊2018-10-20）
边钰涵[3]（2018）在《社交媒体环境下极端气候信息的传播路径分析——以川蜀地区极端暴雨天气为例》一文中研究指出德国社会学家乌尔里希·贝克曾预言未来将会进入"全球性风险社会",无处不在的"风险"日渐成为人类生活的"新常态"和社交媒体平台上争论的高频焦点,社交化和情感化特征在相关内容传播过程中越发突出。在当今这个后真相时代,情感的影响力远超过事实的影响力,相较于事实信息,受众更偏向于接受对事实的"模糊性表达"后的情感信息。新媒体环境下,社交媒体平台可以在传统媒体发声之前将尚未清晰的信息传播出去,而囿于新媒体受众媒介素养,介于真相和谎言之间的"后真相"通过社交媒体平台迅速进行传播,每一位受众的简短的信息传播产生的"蝴蝶效应"将是难以估量的。现阶段我国网民科学素养普遍有所欠缺,对于极端气候的理解常有不足,在极端天气事件的传播过程中存在较多的问题。本文以2018年夏天川蜀地区暴雨这一极端天气事件为例,分析社交媒体环境下极端气候信息传播路径,并探析社交媒体环境下极端气候新闻传播过程中存在的问题。(本文来源于《“何微新闻奖”优秀文选第二辑》期刊2018-10-20）
金秀,姜尚伟,苑莹[4]（2018）在《基于股吧信息的投资者情绪与极端收益的可预测性研究》一文中研究指出随着互联网的广泛普及,基于互联网平台的投资者情绪对股市的影响研究,为情绪与股市关系研究注入了新的活力。本文首次采用Bayes分类算法对股吧信息分类,从基于质化信息的"情绪基调"、基于量化信息的"张贴程度"和基于强度信息的"关注水平"叁个维度构建投资者情绪指数,并从极端收益视角深入研究投资者情绪与上证指数的关系。研究发现,基于Bayes分类算法的投资者情绪指数,在解释上证指数变动趋势上具有优势;投资者情绪对不同趋势极端收益的影响存在非对称性,对下跌趋势极端收益有显着可预测性。研究结论能够为投资者投资和监管者完善市场建设提供决策依据。(本文来源于《管理评论》期刊2018年07期）
陈武,张海波[5]（2018）在《极端灾难应急响应中的组织适应与信息流动——阜宁龙卷风案例研究》一文中研究指出随着极端灾害的频繁出现,应急响应的适应能力显得异常重要。本研究以应急管理中的复杂适应系统理论、组织类型学理论和信息理论为基础,初步建构了一个整合的分析框架,并以2016年江苏省盐城市阜宁县遭遇的特大龙卷风灾害为案例,运用网络分析方法,对极端灾难应急响应的组织适应和信息流动进行了实证分析。文章认为,微信等新的通讯工具在促进信息流动中发挥了重要作用,关键组织之间的信息流动促进了组织之间的相互适应。然而,原有组织系统和突生组织系统之间的信息兼容性需要引起重视,弱关系在促进信息流动中的作用也不可忽视。(本文来源于《西南民族大学学报(人文社科版)》期刊2018年06期）
张欢[6]（2018）在《世界银行用信息技术消除极端贫困》一文中研究指出2014年,世界银行与国际货币基金组织(IMF)发布的联合报告称,要消除贫困和缩小底层40%人口与上层60%人口之间的生活水平差距。并将2030年消除极端贫困、促进共享繁荣作为使命之一。2016 年 11 月,Denis Robitaille(本文来源于《中国信息化周报》期刊2018-03-19）
黄南天,袁翀,王新库,张建业,王文婷[7]（2016）在《基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测》一文中研究指出超短期风速预测对保证风电并网运行可靠性和维持电力系统安全稳定具有重要的意义,针对风速预测中不同因素对风速影响程度不同的特点,本文提出一种基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测方法。首先,选取与风速相关的68种候选属性因素,分别计算其相对于风速序列的互信息值,根据互信息,衡量属性对风速的影响程度,并选择输入属性;然后,由互信息值计算属性权值;之后,采用加权处理后的属性值来训练极端学习机,构建风速预测模型;最后,采用新模型预测未来4h内风速。采用北纬39.91°、西经105.29°的美国风能技术中心的实测数据开展实验,实验结果表明,新方法具有良好的预测精度,能够满足实际风速预测需要。(本文来源于《电工电能新技术》期刊2016年10期）
姜尚伟[8]（2016）在《基于股吧信息的投资者情绪对极端收益的可预测性研究》一文中研究指出大数据背景下基于互联网平台的投资者情绪,为情绪与股市关系研究注入了新的活力。对于中国这样的新兴市场,投资者的经验相对缺乏、非理性行为更多,主流媒体的过多参与等因素扩大了投资者情绪,加剧了股市的波动,导致股市发生暴涨暴跌的极端变化。如何通过股票收益发生极端水平变化的投资者情绪对股票收益的可预测性研究,引导投资者理性投资,对于防范市场风险,指导投资者决策具有重要的实际意义。选用新浪财经网站中关于上证指数主题的股吧信息,采用直接判定法和Bayes分类算法对股吧信息分类,考虑帖子点击数、内容和条数,从情绪基调、关注水平和张贴程度叁个维度构建投资者情绪指数,并从极端收益视角深入研究投资者情绪与上证指数的关系。首先,探讨了投资者情绪与上证指数收益的相关性,投资者情绪与上证指数收益呈短期正相关、长期不显着的负相关关系。然后,研究全样本和不同市场状态下投资者情绪与上证指数收益之间的Granger因果关系,结果显示,投资者情绪不是上证指数收益的Granger原因,而上证指数收益是投资者情绪的Granger原因。接着,通过对比以上实证结果发现,采用基于Bayes分类算法的分类信息构建投资者情绪指数,在解释上证指数收益变动趋势上,较采用基于直接判定法的分类信息构建投资者情绪指数更具有优势。最后,研究投资者情绪对极端收益的可预测性,发现投资者情绪对不同趋势极端收益存在非对称影响,对下跌趋势极端收益有显着可预测性。研究结论能够为投资者投资和监管者完善市场建设提供决策依据。(本文来源于《东北大学》期刊2016-06-17）
马树建,张丽丽[9]（2015）在《基于空间信息格网的极端洪水灾害期望损失估测》一文中研究指出分析了我国极端洪水灾害的社会属性和自然属性,得到受灾区域社会经济数据空间展布格网和极端洪水自然水文特性格网,通过社会经济数据空间展布格网和极端洪水特性格网的迭加,建立极端洪水灾害损失空间信息格网,利用极值理论和分割多目标风险方法,得到极端洪水风险损失的分布及其条件期望值.选取哈尔滨市1998年的极端洪水为例进行实证分析,给出了相应的极端洪水风险损失估计.(本文来源于《南京师大学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
韩敏,吕飞[10]（2015）在《基于互信息的选择性集成核极端学习机》一文中研究指出针对集成学习中的准确性和差异性平衡问题,提出一种基于信息论的选择性集成核极端学习机.采用具有结构简单、训练简便、泛化性能好的核极端学习作为基学习器.引入相关性准则描述准确性,冗余性准则描述差异性,将选择性集成问题转化为变量选择问题.利用基于互信息的最大相关最小冗余准则对生成的核极端学习机进行选择,从而实现准确性和差异性的平衡.基于UCI基准回归和分类数据的仿真结果验证了所提出算法的优越性.(本文来源于《控制与决策》期刊2015年11期）
极端信息论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
中国证券市场成立至今仅二十多年,现已成为全球金融市场中不可或缺的一部分,但作为新兴资本市场,在快速发展的同时也涌现出了诸多问题。为了促进我国证券市场平稳发展,证监会在2001年提出并且实施了“超常规发展机构投资者战略”,该战略的提出,目的是借助机构投资者本身的优势,引导资本市场重视长期投资和价值投资,进而降低证券市场的非理性波动。自该战略措施实施以来,我国各类证券投资基金得到了高效迅猛的发展,数量大幅度增加。而与此相伴的是,中国股市自2000年以来,受各种因素影响,经历了多次大跌大涨。2015年,这种状态尤为猛烈,几轮剧烈波动让投资者记忆犹新。本文旨在探讨机构投资者的发展壮大对于我国资本市场是否真的起到了促进和稳定作用;股市剧烈波动现象的发生究竟是不是机构投资者快速崛起所带来的;如果在极端市场波动的情况下,机构投资者真的会成为放大市场波动的主要力量,那么究竟是什么原因造成了这一结果?机构投资者的行为特征及其对市场的影响一直是学术界关注的重点话题之一,目前通过对机构投资者交易行为的解读,主要形成了以下两种观点:其中支持机构投资者能够稳定市场的学者认为由于资金优势、人才优势、完善的研究能力和专业的投资交易实力,使得机构投资者信息搜寻和处理成本更低,市场信息解读能力也更强,投资也更加审慎理性,具有稳定市场的作用。而对此持有相反态度的学者则认为,机构投资者本身具有大宗交易、正反馈交易和羊群行为等特性,在业绩驱动和短视效应的共同作用下,在证券交易过程中会加剧市场波动。本文以2008年至2017年我国主动型开放式基金的详细持股数据为样本,通过构建以重仓持股为链接的机构投资者关联度网络模型,使用Statal4和MATLAB对样本数据进行统计分析,深入研究由信息共享所形成的机构投资者交叉持股的关联关系对股票市场总风险和极端风险尤其是极端下跌市场风险的影响机制。本文的研究结果表明:第一,紧密的机构投资者关联关系会加大股票市场总体波动。由于信息传递网络广泛存在于各类机构投资者之间,该群体多渠道的信息共享和互动交流极易导致一致性投资决策,会起到加剧市场波动的作用。第二,机构投资者紧密的关联关系还会诱发极端下跌市场风险的出现,无论是在95%还是99%分位数水平下,基于极值理论的VaR测度和ES测度都表明机构投资者关联度对极端下跌市场风险具有显着的正向影响。第叁,流动性越好的股票,变现能力越强,对巨额抛售的吸收能力越好,且股东和投资者能够更有效地监督管理层的治理行为,市场总风险和极端市场风险出现的概率越低。本文的主要研究意义在于进一步拓展了相关学术研究的框架和视角。通过全面解析由于信息共享机制形成的机构投资者关联关系与股票市场波动特别是极端市场波动之间的联系,深入探讨了机构投资者对资本市场稳定性的影响。研究结果不仅有助于我们更好地理解机构投资者在我国资本市场中所发挥的作用以及发展过程中所存在的问题,并且对于如何加强风险管理、丰富投资交易策略也有一定的启示。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
极端信息论文参考文献
[1].孙晓红,边钰涵.社交媒体环境下极端气候信息的传播特征——以川蜀地区暴雨极端天气微博为例[J].青年记者.2019
[2].李含笑.机构投资者信息共享对极端风险的影响机制[D].东北财经大学.2018
[3].边钰涵.社交媒体环境下极端气候信息的传播路径分析——以川蜀地区极端暴雨天气为例[C].“何微新闻奖”优秀文选第二辑.2018
[4].金秀,姜尚伟,苑莹.基于股吧信息的投资者情绪与极端收益的可预测性研究[J].管理评论.2018
[5].陈武,张海波.极端灾难应急响应中的组织适应与信息流动——阜宁龙卷风案例研究[J].西南民族大学学报(人文社科版).2018
[6].张欢.世界银行用信息技术消除极端贫困[N].中国信息化周报.2018
[7].黄南天,袁翀,王新库,张建业,王文婷.基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测[J].电工电能新技术.2016
[8].姜尚伟.基于股吧信息的投资者情绪对极端收益的可预测性研究[D].东北大学.2016
[9].马树建,张丽丽.基于空间信息格网的极端洪水灾害期望损失估测[J].南京师大学报(自然科学版).2015
[10].韩敏,吕飞.基于互信息的选择性集成核极端学习机[J].控制与决策.2015
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