| dc.contributor | 金融系 | |
| dc.creator (作者) | 江彌修 | |
| dc.date (日期) | 2022-10 | |
| dc.date.accessioned | 7-Apr-2026 13:17:27 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 7-Apr-2026 13:17:27 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 7-Apr-2026 13:17:27 (UTC+8) | - |
| dc.identifier.uri (URI) | https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=181930 | - |
| dc.description.abstract (摘要) | 基於不同結構的資訊(硬資訊與軟資訊)，本計劃從多個層面萃取投資人情緒，探究後疫情時代投資人的心理狀態與投資決策的關係。我們提供整合不同頻率的情緒指標的有效方法，引入動態的監督式主題模型以實現對投資人情緒的細緻辨別，建構情緒貝塔套利策略驗證情緒指標所代表之經濟意涵。 | |
| dc.format.extent | 116 bytes | - |
| dc.format.mimetype | text/html | - |
| dc.relation (關聯) | 科技部, MOST110-2410-H004-070, 110.08-111.07 | |
| dc.subject (關鍵詞) | COVID-19; 稀疏迴歸; 門檻迴歸; 文本探勘; 共整合; 誤差修正; 情緒異象; 情緒貝塔套利 | |
| dc.subject (關鍵詞) | COVID-19; sparse regression; threshold regression; cointegration; error correction model; sentiment anomaly; betting against sentiment-beta | |
| dc.title (題名) | 後疫情時代情緒異象之量化、分析與應用：稀疏預測迴歸、主題文本分析與情緒貝塔套利 | |
| dc.title (題名) | On the Quantification, Analysis and Exploitation of Sentiment Anomalies in the Post-Pandemic Era: Sparse Predictive Regressions, Semantic Analysis and Betting against Sentiment-Beta | |
| dc.type (資料類型) | report | |
