458 上海理工大学学报 2016 年第 38 卷 近 10 年来, 文本挖掘技术在金融市场上的应用越来越广泛. 使用文本挖据技术对社交媒体内容作分析处理, 可以获得语义层面上的信息, 这些语义信息为分析上市公司的基本面信息 评估公司未来的盈利水平以及预测其在证券市场上的表现提供了有效信息. 这些研

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1 上海理工大学学报 第 38 卷 第 5 期 犑. 犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犛犺犪狀犵犺犪犻犳狅狉犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔 犞狅犾.38 犖狅 文章编号 : (2016) 犇犗犐 : / 犼. 犮狀犽犻. 犼狌狊狊狋 物流人员舆情指标与生产企业股票波动趋势预测实证研究 赵敬华 1, 程婉芸 2 (1. 上海理工大学管理学院, 上海 ;2. 上海证券交易所资本市场研究所, 上海 ) 摘要 : 以物流专业论坛的交流信息内容作为研究对象, 利用语义处理技术构建了反映某类产品的物流人员的工作繁忙程度和情绪状态高低的物流人员情绪综合指标 ; 选取该行业产品的多个生产企业的股票走势合成一个股票指数, 通过实证方法检验了同一产品行业的物流人员情绪指标对该类产品生产企业的股票走势具有预测能力. 研究表明, 情绪指数的波动趋势常常比相应股票综合指数的波动趋势提前 40 周呈现一致. 关键词 : 物流论坛 ; 证券市场 ; 预测能力 ; 语义分析中图分类号 : 犉 832 文献标志码 : 犃 犈犿狆犻狉犻犮犪犾犛狋狌犱狔狅狀狋犺犲犔狅犵犻狊狋犻犮狊犛狋犪犳犳犘狌犫犾犻犮犗狆犻狀犻狅狀犐狀犱犲狓犪狀犱狋犺犲犜狉犲狀犱犘狉犲犱犻犮狋犻狅狀狅犳犛狋狅犮犽犕狅狏犲犿犲狀狋狊狅犳犘狉狅犱狌犮狋犻狅狀犈狀狋犲狉狆狉犻狊犲狊 犣犎犃犗犑犻狀犵犺狌犪 1 2, 犆犎犈犖犌犠犪狀狔狌狀 (1. 犅狌狊犻狀犲狊狊犛犮犺狅狅犾, 犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犛犺犪狀犵犺犪犻犳狅狉犛犮犻犲狀犮犲犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔, 犛犺犪狀犵犺犪犻 , 犆犺犻狀犪 ; 2. 犆犪狆犻狋犪犾犕犪狉犽犲狋犚犲狊犲犪狉犮犺犐狀狊狋犻狋狌狋犲, 犛犺犪狀犵犺犪犻犛狋狅犮犽犈狓犮犺犪狀犵犲, 犛犺犪狀犵犺犪犻 , 犆犺犻狀犪 ) 犃犫狊狋狉犪犮狋 : 犜犪犽犻狀犵狋犺犲犲狓犮犺犪狀犵犲狅犳犻狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犮狅狀狋犲狀狋狊狅狀狋犺犲狆狉狅犳犲狊狊犻狅狀犪犾犳狅狉狌犿犳狅狉犾狅犵犻狊狋犻犮狊犪狊狋犺犲狉犲狊犲犪狉犮犺狅犫犼犲犮狋, 狋犺犲狊犲犿犪狀狋犻犮狆狉狅犮犲狊狊犻狀犵狋犲犮犺狀狅犾狅犵狔狑犪狊狌狊犲犱狋狅犮狅狀狊狋狉狌犮狋犪犮狅犿狆狉犲犺犲狀狊犻狏犲犻狀犱犲狓犳狅狉狋犺犲犾狅犵犻狊狋犻犮狊狆犲狉狊狅狀狀犲犾 狊犲犿狅狋犻狅狀, 狑犺犻犮犺狉犲犳犾犲犮狋狊狋犺犲犫狌狊狔犱犲犵狉犲犲狅犳犾狅犵犻狊狋犻犮狊狆犲狉狊狅狀狀犲犾犪狀犱狋犺犲犾犲狏犲犾狅犳犲犿狅狋犻狅狀犪犾狊狋犪狋犲狅犳犪狆狉狅犱狌犮狋. 犕犲犪狀狑犺犻犾犲, 狋犺犲狊狋狅犮犽犿狅狏犲犿犲狀狋狊狅犳犪狀狌犿犫犲狉狅犳犿犪狀狌犳犪犮狋狌狉犻狀犵犲狀狋犲狉狆狉犻狊犲狊狅犳狋犺犲狆狉狅犱狌犮狋狊狅犳犪犮犲狉狋犪犻狀犽犻狀犱狅犳犻狀犱狌狊狋狉狔狑犲狉犲狊犲犾犲犮狋犲犱狋狅狊狔狀狋犺犲狊犻狕犲犪狊狋狅犮犽犻狀犱犲狓, 犪狀犱狋犺犲犪犫犻犾犻狋狔狅犳狋犺犲犾狅犵犻狊狋犻犮狊狆犲狉狊狅狀狀犲犾 狊犲犿狅狋犻狅狀犻狀犱犲狓狋狅狆狉犲犱犻犮狋狋犺犲狊狋狅犮犽犿狅狏犲犿犲狀狋狊狋狉犲狀犱狅犳犿犪狀狌犳犪犮狋狌狉犻狀犵犲狀狋犲狉狆狉犻狊犲狊狑犪狊犻狀狊狆犲犮狋犲犱犫狔狋犺犲犲犿狆犻狉犻犮犪犾犿犲狋犺狅犱. 犜犺犲狉犲狊狌犾狋狊狊犺狅狑狋犺犪狋狋犺犲犳犾狌犮狋狌犪狋犻狅狀狅犳狊犲狀狋犻犿犲狀狋犻狀犱犲狓犻狀狊狅犿犲犱犻狉犲犮狋犻狅狀狅犳狋犲狀犮狅犿犲狊狅狌狋犲犪狉犾犻犲狉犻狀犪犱狏犪狀犮犲狅犳 40 狑犲犲犽狊狋犺犪狀狋犺犲犳犾狌犮狋狌犪狋犻狅狀狅犳狋犺犲犮狅狉狉犲狊狆狅狀犱犻狀犵狊狋狅犮犽狆狉犻犮犲犻狀犱犲狓犻狀狋犺犲狊犪犿犲犱犻狉犲犮狋犻狅狀. 犓犲狔狑狅狉犱狊 : 犾狅犵犻狊狋犻犮狊犿犲狊狊犪犵犲犫狅犪狉犱 ; 狊狋狅犮犽犿犪狉犽犲狋 ; 狆狉犲犱犻犮狋犻狅狀犮犪狆犪犫犻犾犻狋狔 ; 狋犲狓狋犪狀犪犾狔狊犻狊 收稿日期 : 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 ( ); 教育部人文社科项目 (14 犢犑犆犣犎 218); 上海市高校青年教师培养资助计划 ( ) 第一作者 : 赵敬华 (1984-), 女, 讲师. 研究方向 : 管理信息系统. 犈 犿犪犻犾 : 犮狅犿

2 458 上海理工大学学报 2016 年第 38 卷 近 10 年来, 文本挖掘技术在金融市场上的应用越来越广泛. 使用文本挖据技术对社交媒体内容作分析处理, 可以获得语义层面上的信息, 这些语义信息为分析上市公司的基本面信息 评估公司未来的盈利水平以及预测其在证券市场上的表现提供了有效信息. 这些研究所使用的数据来源大致可以分为 3 类 : 上市公司的信息披露和第三方的专业分析报告 普通投资者的交流与讨论以及供应链其他参与者的交流与讨论. 第一类数据来源主要包括上市公司的定期与非定期报告 证券分析师的分析报告以及新闻媒体报告等. 文献 [1-6] 研究发现, 从这类数据中抽取出的语义信息 ( 如褒 ( 贬 ) 义词语的使用量 语气及态度等 ) 是辅助投资者作出及时 正确的投资决策的有效 [7] 信息. 然而, 犓狅狋犺犪狉犻等认为, 上市公司的定期与非定期报告的可靠性和及时性并不高, 证券分析师的分析报告会存在个人偏见问题. 文献 [8-12] 认为新闻媒体报道虽然具有较高的可靠性 及时性和客观性, 但它所具备的报道内容和角度多元化的特点, 使其不能成为长期稳定的投资决策信息来源. 第二类数据来源主要指普通投资者在财经类社交媒体上发布和交流的信息等. 最近的研究结果表明, 利用文本挖掘技术可以从不同的财经类社交媒体中获得市场层面 行业层面和个股层面的度量指 [12] [13] [14] 标, 如犅狅犾犲狀等, 犛狆狉犲狀犵犲狉等, 犣犺犪狀犵等分别从美国社交网络及微博客服务网站犜狑犻狋犲狉中获 [15] 取犜狑犻狋犲狉用户情绪和用户活跃量, 犌犻犾犫犲狉狋等从 [16] 博客中获得用户焦虑指数, 张旭从财经论坛获得 [17] 发帖量的异常变动量, 以及刘颖等 张永杰 [18] [19] 等 方勇等分别获取搜索引擎的搜索量和信息量等. 这些度量指标与证券市场中市场指数 行业指数或个股股价的表现有着紧密关系, 此类数据往往可以获得投资者的短期关注程度和情绪波动等信息, 因此, 其对分析市场短期走势具有借鉴性, 而对于中长期的股票走势波动不具有很好的相关性. 第三类数据来源主要指供应链中各个参与者的 [20] 反馈信息. 犔狌狅对美国运输部公开的公众对各个航空公司的投诉意见进行文本挖掘, 发现负面意见对航空公司个股的收益和波动率均存在短期和 [21] 长期影响. 犜犻狉狌狀犻犾犪犻等对 3 个电子商务网站 ( 犃犿犪狕狅狀. 犮狅犿, 犈狆犻狀犻狅狀狊. 犮狅犿和犢犪犺狅狅! 犛犺狅狆狆犻狀犵 ) 的产品评论进行分析, 发现总评论量和负面情绪可以有效地预测个股的短期走势. 本文基于供应链各个参与者的反馈信息来预测 股票波动趋势. 供应链中供应商 制造商 分销商以及最终客户等的产品传递靠物流人员, 供应链上的物流人员是最快 最准确地感受到供应链物流流动的快慢, 也是最先 最全面地察觉到行业变化的群体. 因此, 他们的舆情对供应链的生产企业的效益有准确的预测. 本文以中国的一个专业物流论坛为数据来源, 使用文本分析技术对论坛中的用户活动情况及其发表帖子的内容进行分析, 抽取出某一产品行业的物流人员的情绪高低 工作忙碌状况和意见分歧程度等信息合成物流人员情绪指数, 用来预测同一产品行业的生产企业的股票走势的中期趋势. 1 机理分析 供应链结构视图如图 1 所示. 物流人员是完成原材料 中间品及最终产品在供应链间 ( 供应商 制造商 分销商 零售商以及最终用户 ) 实物产品转移的执行者. 他们忙碌, 买卖双方必然交易频繁 ; 他们空闲, 整个供应链上的生产停滞. 因此, 从该类产品行业总体来说, 物流人员忙碌程度与核心生产企业生产忙碌具有一致性. 从某类产品的物流角度来洞察其生产情况, 更具有全面性 及时性和客观性. 图 1 供应链结构视图 犉犻犵.1 犛狋狉狌犮狋狌狉犪犾狏犻犲狑狅犳狋犺犲狊狌狆狆犾狔犮犺犪犻狀 物流人员的工作忙碌程度必然跟他们的收入 论坛中交流的内容直接相关, 在交流用语方面也有显著区别. 例如, 工作繁忙时, 必然有类似 不能参加, 最近我工作实在太忙了 等用语出现且出现频率增加 ; 同时, 所遇到的问题也会相应增加, 论坛中就实际问题提问 讨论以及请求帮助的帖子会增加, 供应链领域的专业术语 发问和感谢等用语的出现频率都会增加. 此外, 物流人员的收入增加和减少又影响了他们在发帖时的情绪和用词, 如 不敢买, 等过几个月再说 等表达消费用词的出现和使用频率也有显著不同. 产品的主要生产企业如果不断有产品销售出

3 第 5 期赵敬华, 等 : 物流人员舆情指标与生产企业股票波动趋势预测实证研究 459 去, 那这个产品生产行业的利润必然在增加, 而利润增加就有其股票走上升趋势的动力. 本文以服装行业为研究对象, 通过分析服装物流行业人员在物流专业论坛上的交流记录, 构建服装行业物流人员的情绪指数, 然后基于上海深圳股票交易所主要从事服装生产企业的股票交易构建股票走势指数, 从而分析其相关性. 2 数据与实证模型 截至 2007 年底, 中国证券市场中 97% 的上市公司完成了股权分置改革. 大量的研究发现, 在股权分置时期, 中国证券市场中操纵信息披露等做法切实存在, 股价未能及时准确地反映公司绩效. 本文选择的研究样本周期从 2008 年 1 月 1 日到 2013 年 2 月 8 日, 共 261 周. 2.1 物流论坛指数构建本文的物流论坛样本数据来自物流沙龙论坛 ( 狑狑狑. 犾狅犵犮犾狌犫. 犮狅犿 ), 物流沙龙论坛是目前国内最大的专业物流与供应链论坛. 自 2004 年运营至 2013 年初, 注册会员已达 15 万人, 帖子总量达 40 万条. 该论坛根据不同的行业设立了行业物流子论坛, 本文从论坛发帖指数犃犞犔犕狋, 帖子篇幅指数 犕犾狋, 情绪指数犛犐狋, 意见分歧指数犇犐犛犃犌狋和服装生产企业股票指数犈犆犐等指标入手作研究. 本研究使用物流子论坛在样本区间的所有帖子作为数据样本. 在此期间, 平均每周的发帖数量约为 77 条, 平均每周的活跃人数约为 47 人. 现介绍物流子论坛的度量指标计算步骤. 犪. 整理物流论坛帖子. 与中国证券市场的工作时间对应, 第狋周论坛帖子的时间区间为 : 第狋 -1 周的周五 15:00 至第狋周的周五 15:00. 每个帖子包含编号 作者 标题 发帖时间 内容以及所回复帖子的编号等信息. 犫. 计算发帖指数犃犞犔犕狋. 犃犞犔犕狋表示服装物流人员的活跃程度. 犃犞犔犕狋 = 犎 ( 犪狏犾犿狋 ) (1) 式中 : 犪狏犾犿狋是第狋周发帖量 ; 犎 ( ) 表示使用犎狅犾狋犠犻狀狋犲狉狊指数平衡法进行平滑处理. 犮. 计算帖子篇幅指数犕犔狋. 犕犔狋表示物流人员的活跃程度. 犃犞犔犕狋 ( ) 1 犕犔狋 = 犎 犿犾犪 (2) 犃犞犔犕狋犪 =1 式中 : 犿犾犪 ( 犪 =1,2,, 犃犞犔犕狋 ) 为每个帖子包含的 字数. 犱. 计算情绪指数犛犐狋. 犛犐狋表示物流人员的情绪变化. 该指数使用 [22] 犚犗犛犜犈犃工具计算获得. 在犚犗犛犜犈犃中, 否定词用作改变情绪倾向, 程度词用作加强 ( 减弱 ) 情绪程度. 态度词是表示人们观点态度和情感倾向的词语, 每个态度词根据其表达观点 情绪倾向的正负极性和程度人为给定权值, 权值范围为 [-20,20].-20 表示消极情绪最大,20 表示积极情绪最大. 针对服装物流行业, 从物流子论坛的高频词中挑选并增加到工具的自定义态度词, 包括表示供应链问题的态度词 ( 短缺 召回 闲置等 ), 表示工作繁忙的态度词 ( 忙 没空 加班 停工等 ), 表示收入变动的态度词 ( 加工资 年终奖 加班费等 ), 表示心情好坏的态度词 ( 开心 满足 担忧 失望等 ). 若帖子狓中有狀个包含情感的句子, 第犽 ( 犽 = 1,2,, 狀 ) 个句子中有犖狀犲犵犽个否定词, 犖犱犲犵犽个程度词以及犖狏犻犲狑犽个态度词, 第犼个态度词的权重为狑犽, 犼 ( 犼 =1,2,, 犖狏犻犲狑犽 ), 帖子狓的情绪值 犛犛狓计算式为 犛犛狓 = 1 狀狀 ( 犽 = 1 犖狏犻犲狑犽 (-1) 犖狀犲犵犽 ( 犖犱犲犵犽 +1) 第狋周的情绪指数犛犐狋的计算式为 犼 =1 犃犞犔犕狋 ( ) 狓 =1 狑犽,) 犼 (3) 1 犛犐狋 = 犎 犛犛狓 (4) 犃犞犔犕狋 犛犐狋 >0, 表示服装物流人员的情绪乐观 ; 犛犐狋 <0, 表示情绪悲观 ; 犛犐狋 =0, 表示无明显情绪倾向. 犲. 计算意见分歧指数犇犐犛犃犌狋. 犇犐犛犃犌狋表示物流人员的意见分歧程度. 犇犐犛犃犌狋 = 犎 1- 犖狆狅狊 - 犖狀犲犵 ( 犖狆狅狊 + ) 犖狀犲犵 (5) 式中 : 犖狆狅狊表示包含积极情绪的帖子数量 ; 犖狀犲犵表示包含消极情绪的帖子数量. 犇犐犛犃犌狋的取值在 [0,1] 之间, 数值越大, 表示意见分歧程度越大. 2.2 服装生产行业股票综合指数构建本研究从中国证券市场中选取从事服装生产的 55 支股票作为样本股, 按照以下规则, 使用上海大智慧股份有限公司的大智慧传统行情软件构造服装生产企业股票指数犈犆犐. 犪. 以 2000 年 1 月 1 日为基准日期, 基准日收盘价计算出的总市值为基准. 犫. 市值计算式为 ( 犘 1 犠 1+ 犘 2 犠 2+ + 犘狀犠狀 )/ 犿式中 : 犿为股票总数 ; 犘犫 ( 犫 =1,2,, 狀 ) 为第犫支

4 460 上海理工大学学报 2016 年第 38 卷 股票的价格, 犠犫 ( 犫 =1,2,, 狀 ) 为第犫支股票的流通股权重. 犖犛犮. 犈犆犐 = 犖犛为当前市值, 犅犛为犅犛基准日市值. 犱. 新股上市当天开始参与计算, 市值需要乘上当日原股票市值与当日股票总市值的比值. 犲. 除权的计算方法. 送红股, 不影响指数 ; 分红, 总市值需要减去分红总额 ; 配股, 总市值需要加上配股总市值. 犳. 停牌按上一交易日收盘价计算. 服装生产企业股票指数犈犆犐的收益率犚狋 波动率犛犐犌狋和成交量犞犔犕狋计算式为 犚狋 = 犾狀犘狋 - 犾狀犘狋 -1 (6) 犛犐犌狋 = 2 ( 犚狋 - 犚狋 ) 槡 σ 2 狋 (7) 犞犔犕狋 = 犾狀犗犞犔犕狋 (8) 式中 : 犘狋是第狋周服装生产企业股票指数的收盘价 格 ; 犚狋是样本区间的平均收益 ;σ 2 狋是样本区间收益的方差 ; 犗犞犔犕狋为原始成交量. 2.3 实证模型设定 [23] 向量自回归 ( 犞犃犚 ) 模型将需要分析的变量都视为内生变量纳入一个系统进行分析, 不仅刻画了变量之间的动态关系, 还提供了犌狉犪狀犵犲狉因果检验和脉冲响应分析等分析工具. 一个狆阶犞犃犚模型可以表示为 狆犢狋 =μ+ φ 犻犢狋 - 犻 + 犲狋 (9) 犻 =1 式中 : 犢狋 =( 犢 1, 狋, 犢 2, 狋, 犢犽, 狋 )' 是内生变量构成的犽维向量 ; μ 是犽维常量向量 ;φ 犻是待估计参数 ; 狆是 滞后阶数 ; 犲狋是犽维误差向量. 犪. 犌狉犪狀犵犲狉因果检验. 犌狉犪狀犵犲狉因果检验可以检验系统内某一个变量预测其他变量的能力. 以两元狆阶犞犃犚模型为例, 式 (9) 可以改写为 表 1 烄烆 犢 1 狋 犢 2 烌烄 = 狋烎烆 犆 1 狋 犆 2 烄 τ 烌烄 + τ1 11 τ 1 12 烌烄狋烎烆 τ 1 21 τ 1 2 烎烆 狆狆 11 τ12 狆狆 τ21 τ22 烎 烆 烌烄烆 犢 1 狋 - 狆 犢 2 狋 - 犢 1 狋 -1 犢 2 狋 -1 烎 烌烄 + ε1 狋烌狆烎烆 ε2 狋烎 烌 + + (10) 犻式中 : 犢 1 狋, 犢 2 狋是内生变量 ; 犆 1 狋, 犆 2 狋是常量 ;τ, 犻 11 τ 12, 犻 τ, 犻 21 τ ( 22 犻 =1,2,, 狆 ) 是待估计参数 ;ε1 狋,ε2 狋是误差项. 犻检验犢 1 狋和犢 2 狋之间的因果关系. 如果 τ12 0, 犻 τ 犻犻 21 0, 则存在双向因果关系 ; 如果 τ12=0,τ 21=0, 犻犻则相互独立 ; 如果 τ12 0,τ 21=0, 则犢 1 狋犌狉犪狀犵犲狉引 犻犻起犢 2 狋 ; 如果 τ12 =0,τ 21 0, 则犢 2 狋犌狉犪狀犵犲狉引起犢 1 狋. 犫. 脉冲响应函数. 脉冲相应函数可以描述犞犃犚系统内变量之间的动态影响和时滞关系. 一般地, 当式 (9) 可逆, 犞犃犚 模型可以作为向量移动平均模型 ( 狏犲犮狋狅狉犿狅狏犻狀犵犪狏犲狉犪犵犲犿狅犱犲犾 ), 用犢狋表示. 犢狋 =μ+ 犲狋 +Φ1 犲狋 -1+Φ2 犲狋 -2+ (11) 式中 :φ 犻犼 = 狔犻, 狋 + 狊是系数矩阵 ε ' Φ 狊中第犻行 第犼列犼, 狋元素, 它表示在保持其他变量在所有期间不变的情况下, 狔犻对由狔犼在狋期产生的单位冲击的狋 + 狊期反应, 即犞犃犚系统中狔犻对狔犼的狊期脉冲响应. 狊 = 1,2,, 狋. 3 实证分析结果及讨论 3.1 统计描述表 1 给出了服装生产企业股票指数犈犆犐数据和服务物流论坛数据的基本统计特征描述. 样本数据的峰度均在 2~10 之间, 大多呈现出较明显的尖峰特征. 样本数据的偏度在 -1~3 之间波动, 呈现大小不等的左 ( 右 ) 偏特征, 表明全部样本序列都表现出非正态性. 数据变量的统计特征描述 犜犪犫.1 犛狋犪狋犻狊狋犻犮犪犾犳犲犪狋狌狉犲狊犱犲狊犮狉犻狆狋犻狅狀狅犳犱犪狋犪狏犪狉犻犪犫犾犲狊 取值犘狋犚狋犛犐犌狋犞犔犕狋犛犐狋犃犞犔犕狋犇犐犛犃犌狋犕犔狋 平均值 最大值 最小值 标准差 偏度 峰度

5 第 5 期赵敬华, 等 : 物流人员舆情指标与生产企业股票波动趋势预测实证研究 变量相关性分析考察样本数据之间相关性, 如表 2 所示. 在 5% 显著性水平下, 服装生产企业股票指数犈犆犐的上涨率与服装物流人员在论坛上的情绪指数 意见分歧指数和帖子篇幅指数均呈正向相关性 ; 犈犆犐的波动率与物流论坛的 4 个指数都呈负向相关 ; 而犈犆犐的成交量和除意见分歧指数以外的 3 个物流论坛指数都表现出正向相关性. 可见, 物流论坛内容确实与服装生产企业股票指数存在紧密的相关性. 图 2 刻画了服装生产企业股票指数与服装物流论坛情绪指数在 2008 年 1 月 1 日到 2013 年 6 月 28 日的走势. 由图 2 中可见, 情绪指数犛犐狋的走势与生产企业股票指数的走势具有相似性, 而且先行于生产企业股票指数犈犆犐. 犛犐狋从犃点开始上涨 ( 犈犆犐从 犃 开始上涨 ), 经历了犅 - 犆区间的震荡后 ( 犈犆犐经历了犅 - 犆 的震荡区间 ) 在犇点达到最高值 ( 犈犆犐在犇 达到峰值 ), 随后一路下跌到犈点 ( 犈犆犐一路下跌到犈 ), 在犈 - 犉区间和犉 - 犌区间是两波上涨 下跌趋势 ( 犈犆犐在犈 - 犉 区间 犉 - 犌 区间小幅度的上涨及下跌 ). 图 2 再一次证明了服装物流人员的情绪指标与服装生产企业的股票指数之间的相关性. 表 2 数据序列的相关系数矩阵犜犪犫.2 犆狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀犮狅犲犳犳犻犮犻犲狀狋犿犪狋狉犻狓狅犳犱犪狋犪狊犲狉犻犲狊指数犘狋犚狋犛犐犌狋犞犔犕狋犃犞犔犕狋犛犐狋犇犐犛犃犌狋犕犔狋 犘狋 1 犚狋 犛犐犌狋 犞犔犕狋 犃犞犔犕狋 犛犐狋 犇犐犛犃犌狋 犕犔狋 注 :, 分别表示显著性水平 10% 和 5%. 图 2 服装物流子论坛情绪指数与服装生产企业股票指数的相关性犉犻犵.2 犚犲犾犪狋犻狅狀狊犺犻狆犫犲狋狑犲犲狀狋犺犲犮犾狅狋犺犻狀犵犾狅犵犻狊狋犻犮狊狊狌犫犳狅狉狌犿狊犲狀狋犻犿犲狀狋犻狀犱犲狓犪狀犱犮犾狅狋犺犻狀犵狆狉狅犱狌犮狋犻狅狀犲狀狋犲狉狆狉犻狊犲狊狋狅犮犽犻狀犱犲狓 图 2 阴影区间为 2013 年 2 月 22 日至 2013 年 6 月 28 日, 不属于样本区间, 仅刻画犈犆犐的走势. 3.3 犞犃犚模型分析首先对全部变量采用带有截距项 ( 趋势项 ) 的 犘犺犻犾犻狆狊犘犲狉狉狅狀 ( 犘犘 ) 单位根检验方法进行平稳性检 验. 表 3( 见下页 ) 中的犘犘单位根检验结果表明, 在 1% 的显著性水平下, 犈犆犐的收益率 波动率和成交量均为平稳时间序列, 物流论坛的 4 个指数不是平稳的时间序列, 经过一阶差分后则满足时间序列的平稳性要求.

6 462 上海理工大学学报 2016 年第 38 卷 表 3 单位根检验 犜犪犫.3 犝狀犻狋狉狅狅狋狋犲狊狋 变量 犃犞犔犕狋 犛犐狋 犇犐犛犃犌狋 犕犔狋 犚狋 犛犐犌狋 犞犔犕狋 Δ 犃犞犔犕狋 Δ 犛犐狋 Δ 犇犐犛犃犌狋 Δ 犕犔狋 犘犘统计量 结论 非平稳 非平稳 非平稳 非平稳 平稳 平稳 平稳 平稳 平稳 平稳 平稳 注 : 犘犘统计值使用的 1%,5%,10% 显著性水平的临界值分别为 ,-2.872, 根据平稳性检验结果, 建立 4 个四元向量 ( 犚狋, 犛犐犌狋, 犞犔犕狋,Δ 犃犞犔犕狋 ),( 犚狋, 犛犐犌狋, 犞犔犕狋,Δ 犛犐狋 ), ( 犚狋, 犛犐犌狋, 犞犔犕狋,Δ 犇犐犛犃犌狋 ) 和 ( 犚狋, 犛犐犌狋, 犞犔犕狋, Δ 犕犔狋 ), 再按照式 (9) 建立 4 个犞犃犚模型用以研究相应变量间的动态关系.Δ 犃犞犔犕狋,Δ 犛犐狋,Δ 犇犐犛犃犌狋, Δ 犕犔狋分别为发帖指数 情绪指数 意见分歧指数 帖子篇幅指数的增量. 每个犞犃犚模型的最优滞后阶数采用赤池信息量准则 ( 犃犐犆 ) 进行选取, 依次分别为滞后 1 阶 滞后 8 阶 滞后 3 阶和滞后 2 阶 Granger 因果分析采用犌狉犪狀犵犲狉因果检验考察物流论坛内容与证券市场之间的关系的具体互动方向. 表 4 的犌狉犪狀犵犲狉因果检验结果表明 : 犪. 在 1% 的显著性水平下, 情绪指数的变动与收益率存在双向犌狉犪狀犵犲狉关系 ; 情绪指数的变动与成交量之间在 10% 的显著性水平下也互为 犌狉犪狀犵犲狉原因. 犫. 在 5% 的显著性水平下, 发帖指数的变动是成交量的犌狉犪狀犵犲狉原因. 犮. 在 5% 的显著性水平下, 意见分歧指数的变动是成交量的犌狉犪狀犵犲狉原因, 而收益率能犌狉犪狀犵犲狉引起意见分歧指数的变化. 犱. 在 10% 的显著性水平下, 帖子篇幅指数的变动与收益率存在双向犌狉犪狀犵犲狉关系. 成交量在 5% 显著性水平下能犌狉犪狀犵犲狉引起帖子篇幅指数的变动. 由此可见, 物流论坛内容对证券市场活动也具有较强的预测能力, 其中, 物流子论坛的情绪指数和帖子篇幅指数可以帮助预测生产企业股票综合指数的上涨率 ; 情绪指数 发帖指数和意见分歧指数可以帮助预测成交量 脉冲响应函数分析分别对 4 个犞犃犚模型构建脉冲响应函数. 由于本文主要关注物流论坛内容能否预测证券市场相应股票波动趋势, 因此, 仅列出证券市场的上涨率 波动率和成交量分别对物流论坛 4 个度量指数的脉冲响应. 此外, 情绪指数会在 0 期产生一个标准差大小的脉冲冲击, 而这种脉冲冲击在随后的 30 期内对股票走势产生的影响围绕 0 逐步减弱, 除情绪指数外的 3 个物流论坛度量指标与股票指数走势的相关影响则在随后的第 5 期后基本趋近于 0, 而股票指数走势与情绪指数的响应在第 40 期后基本稳定. 因 表 4 犌狉犪狀犵犲狉因果关系检验结果 犜犪犫.4 犚犲狊狌犾狋狊狅犳狋犺犲犌狉犪狀犵犲狉犮犪狌狊犪犾犻狋狔狋犲狊狋 指数对比原假设卡方检验 犚狋不是 Δ 犛犐狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 Δ 犛犐狋不是犚狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 面板犃 : 情绪指数的变动对犛犐犌狋不是 Δ 犛犐狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 服装生产企业 Δ 犛犐狋不是犛犐犌狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 股票指数犞犔犕狋不是 Δ 犛犐狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 Δ 犛犐狋不是犞犔犕狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 犚狋不是 Δ 犃犞犔犕狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 Δ 犃犞犔犕狋不是犚狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 面板犅 : 发帖指数的变动对犛犐犌狋不是 Δ 犃犞犔犕狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 服装生产企业 Δ 犃犞犔犕狋不是犛犐犌狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 股票指数犞犔犕狋不是 Δ 犃犞犔犕狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 Δ 犃犞犔犕狋不是犞犔犕狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 犚狋不是 Δ 犇犐犛犃犌狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 Δ 犇犐犛犃犌狋不是犚狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 面板犆 : 意见分歧指数的变犛犐犌狋不是 Δ 犇犐犛犃犌狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 动对服装生产 Δ 犇犐犛犃犌狋不是犛犐犌狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 企业股票指数犞犔犕狋不是 Δ 犇犐犛犃犌狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 Δ 犇犐犛犃犌狋不是犞犔犕狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 犚狋不是 Δ 犕犔狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 Δ 犕犔狋不是犚狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 指数 : 帖子篇幅指数的变动犛犐犌狋不是 Δ 犕犔狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 对服装生产企 Δ 犕犔狋不是犛犐犌狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 业股票指数犞犔犕狋不是 Δ 犕犔狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 Δ 犕犔狋不是犞犔犕狋的犌狉犪狀犵犲狉原因 注 :,, 分别为表示显著性水平 10%,5%,1%. 此, 本文将短期影响定义为 5 个周期 ( 即 5 周 ) 内各期股票指数走势的脉冲响应, 将中长期影响定义为 10~40 个周期 (10~40 周 ) 股票指数走势的累计脉冲响应. 从表 5 可以看出 : 犪. 情绪指数的变动对收益率存在短期和中长期影响. 短期内造成犈犆犐震荡走势, 并在随后 40 周左右内都造成反向影响. 犫. 发帖指数的变动对犈犆犐无影响. 犮. 帖子篇幅指数的变动对上涨率存在短期和中期影响. 短期内也造成犈犆犐震荡走势, 反向影响在随后 10 周内逐渐稳定. 犱. 意见分歧指数的变动对上涨率存在短期和中期影响. 在第 4 周对上涨率有正向影响, 正向影响在随后 20

7 第 5 期赵敬华, 等 : 物流人员舆情指标与生产企业股票波动趋势预测实证研究 463 周内逐渐稳定. 表 6 的脉冲响应函数结果表明 : 犪. 物流论坛 4 个指数的变动对犈犆犐的波动率都有短期影响, 在 5 期内都会造成波动率的变化. 犫. 情绪指数的变动对 犈犆犐的波动率有长期正向影响, 影响时间将持续 40 周左右. 帖子篇幅指数的变动和意见分歧指数的变动对犈犆犐的波动率存在中期影响, 持续时间分别为 10 周左右和 20 周左右. 发帖指数的变动对波动率造成的中期反向影响将持续 10 周左右. 物流论坛 4 个指数对犈犆犐的成交量的脉冲响应函数结果如表 7 所示, 可以发现 : 犪. 物流论坛 4 个指数的变动对犈犆犐的成交量均存在短期影响, 在 5 期内都会影响成交量的变化. 犫. 情绪指数的变动对 犈犆犐的成交量的长期反向影响将持续 40 周左右. 发 帖指数的变动和意见分歧指数的变动对犈犆犐的成交量存在中期影响, 持续时间分别为 10 周左右和 20 周左右. 意见分歧指数的变动对成交量造成的中期正向影响将持续 30 周左右. 综上所述, 物流子论坛内容对股票指数走势的上涨率 波动率和成交量都存在显著的相关性. 短期 (1~5 周 ) 内, 情绪指数 帖子篇幅指数和意见分歧指数对上涨率 波动率和成交量的变动都有相关性, 发帖指数仅对波动率和成交量有相关性. 在中期 (10~ 30 周 ) 相关程度方面, 帖子篇幅指数和意见分歧指数会对犈犆犐的上涨率 波动率和成交量有相关影响. 发帖指数仅与波动率和成交量的变化相关, 但对上涨率不存在相关性. 在长期 (40 周 ) 相关性方面, 情绪指数对波动率有正向相关性, 且相关周期在 40 周左右. 表 5 服装物流论坛内容与服装生产企业股票指数上涨率的影响 犜犪犫.5 犐狀犳犾狌犲狀犮犲狊狅犳狋犺犲犮犾狅狋犺犻狀犵犾狅犵犻狊狋犻犮狊犳狅狉狌犿犮狅狀狋犲狀狋狊犪狀犱狋犺犲狉犻狊犻狀犵狉犪狋犲狅犳犮犾狅狋犺犻狀犵狆狉狅犱狌犮狋犻狅狀 犲狀狋犲狉狆狉犻狊犲狊狋狅犮犽犻狀犱犲狓 指数 短期长期 1 周 2 周 3 周 4 周 5 周 10 周 20 周 30 周 40 周 Δ 犛犐狋 Δ 犃犞犔犕狋 Δ 犕犔狋 Δ 犇犐犛犃犌狋 注 :1. 短期影响均为 0 期的单位冲击所引起的狋期响应, 长期影响则均为累计脉冲响应 ; 2. 所有数据均处在正负两倍的标准差的可置信区域之间. 表 6 服装物流论坛内容与服装生产企业股票指数波动率的相关性分析 犜犪犫.6 犆狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀犪狀犪犾狔狊犻狊犫犲狋狑犲犲狀狋犺犲犮狅狀狋犲狀狋狊狅犳犮犾狅狋犺犻狀犵犾狅犵犻狊狋犻犮狊犳狅狉狌犿犪狀犱狋犺犲狊狋狅犮犽犻狀犱犲狓犳犾狌犮狋狌犪狋犻狅狀 指数 短期长期 1 周 2 周 3 周 4 周 5 周 10 周 20 周 30 周 40 周 犛犐狋 犃犞犔犕狋 犕犔狋 犇犐犛犃犌狋 注 :1. 短期影响均为 0 期的单位冲击所引起的狋期响应, 长期影响则均为累计脉冲响应 ; 2. 所有数据均处在正负两倍的标准差的可置信区域之间. 表 7 服装物流论坛内容与服装生产企业股票指数成交量的相关性分析 犜犪犫.7 犆狅狉狉犲犾犪狋犻狅狀犪狀犪犾狔狊犻狊犫犲狋狑犲犲狀狋犺犲犾狅犵犻狊狋犻犮狊犳狅狉狌犿犮狅狀狋犲狀狋狊犪狀犱狋犺犲狊狋狅犮犽犻狀犱犲狓狏狅犾狌犿犲 短期 长期 1 周 2 周 3 周 4 周 5 周 10 周 20 周 30 周 40 周 犛犐狋 犃犞犔犕狋 犕犔狋 犇犐犛犃犌狋 注 :1. 短期影响均为 0 期的单位冲击所引起的狋期响应, 长期影响则均为累计脉冲响应 ; 2. 所有数据均处在正负两倍的标准差的可置信区域之间.

8 464 上海理工大学学报 2016 年第 38 卷 4 结论 在对物流子论坛中物流人员日常讨论内容进行抽取的基础上, 通过数据挖掘构建了反映服装物流人员工作繁忙程度和情绪变动的 4 个指数 : 情绪指数 发帖指数 帖子篇幅指数和意见分歧指数, 分析了 4 个指数与上市服装生产企业股票指数的波动方向的相互关系. 实证研究表明, 同一产品的物流人员的综合情绪指标 ( 由情绪指数 发帖指数 帖子篇幅指数和意见分歧指数 4 个指数合成 ) 的波动方向与该类产品的上市生产企业公司股票指数的波动方向具有一致性, 并且提前期约为 40 周. 因此, 通过分析某类产品的物流人员的综合情绪指标, 对该类生产企业的上市公司股票指数的波动方向具有一定的预测性. 参考文献 : [1] 犜犈犜犔犗犆犓犘犆. 犌犻狏犻狀犵犮狅狀狋犲狀狋狋狅犻狀狏犲狊狋狅狉狊犲狀狋犻犿犲狀狋 : 狋犺犲狉狅犾犲狅犳犿犲犱犻犪犻狀狋犺犲狊狋狅犮犽犿犪狉犽犲狋 [ 犑 ]. 犜犺犲犑狅狌狉狀犪犾狅犳犉犻狀犪狀犮犲,2007,62(3): [2] 犜犈犜犔犗犆犓犘犆, 犛犃犃犚 犜犛犈犆犎犃犖犛犓犢犕, 犕犃犆犛犓犃犛犛犢犛. 犕狅狉犲狋犺犪狀狑狅狉犱狊 : 狇狌犪狀狋犻犳狔犻狀犵犾犪狀犵狌犪犵犲狋狅犿犲犪狊狌狉犲犳犻狉犿狊 犳狌狀犱犪犿犲狀狋犪犾狊 [ 犑 ]. 犜犺犲犑狅狌狉狀犪犾狅犳犉犻狀犪狀犮犲,2008,63 (3): [3] 犉犈犔犇犕犃犖犚, 犌犗犞犐犖犇犃犚犃犑犛, 犔犐犞犖犃犜犑, 犲狋犪犾. 犕犪狀犪犵犲犿犲狀狋 狊狋狅狀犲犮犺犪狀犵犲, 狆狅狊狋犲犪狉狀犻狀犵狊犪狀狀狅狌狀犮犲犿犲狀狋犱狉犻犳狋犪狀犱犪犮犮狉狌犪犾狊 [ 犑 ]. 犚犲狏犻犲狑狅犳犃犮犮狅狌狀狋犻狀犵犛狋狌犱犻犲狊, 2010,15(4): [4] 杨庆国, 陈敬良, 徐君兰. 我国新闻出版企业上市融资模式研究 [ 犑 ]. 上海理工大学学报 ( 社会科学版 ), 2014,36(1): [5] 犇犃犞犐犛犃犓, 犘犐犌犈犚犑犕, 犛犈犇犗犚犔犕. 犅犲狔狅狀犱狋犺犲狀狌犿犫犲狉狊 : 犿犲犪狊狌狉犻狀犵狋犺犲犻狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犮狅狀狋犲狀狋狅犳犲犪狉狀犻狀犵狊狆狉犲狊狊狉犲犾犲犪狊犲犾犪狀犵狌犪犵犲 [ 犑 ]. 犆狅狀狋犲犿狆狅狉犪狉狔犃犮犮狅狌狀狋犻狀犵犚犲狊犲犪狉犮犺,2012,29(3): [6] 犇犈犕犈犚犛犈, 犞犈犌犃犆. 犛狅犳狋犻狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犻狀犲犪狉狀犻狀犵狊犪狀狀狅狌狀犮犲犿犲狀狋狊 : 狀犲狑狊狅狉狀狅犻狊犲?[ 犆 ] 犘狉狅犮犲犲犱犻狀犵狊狅犳狋犺犲 2009 犕犲犲狋犻狀犵犘犪狆犲狉狊. 犕犪狉犻狀犪犃狕狕犻犿狅狀狋犻 : 犛狅犮犻犲狋狔犳狅狉犈犮狅狀狅犿犻犮犇狔狀犪犿犻犮狊,2008,80:1-56. [7] 犓犗犜犎犃犚犐犛犘, 犔犐犡, 犛犎犗犚犜犑犈. 犜犺犲犲犳犲犮狋狅犳犱犻狊犮犾狅狊狌狉犲狊犫狔犿犪狀犪犵犲犿犲狀狋, 犪狀犪犾狔狊狋狊, 犪狀犱犫狌狊犻狀犲狊狊狆狉犲狊狊狅狀犮狅狊狋狅犳犮犪狆犻狋犪犾, 狉犲狋狌狉狀狏狅犾犪狋犻犾犻狋狔, 犪狀犱犪狀犪犾狔狊狋犳狅狉犲犮犪狊狋狊 : 犪狊狋狌犱狔狌狊犻狀犵犮狅狀狋犲狀狋犪狀犪犾狔狊犻狊 [ 犑 ]. 犜犺犲犃犮犮狅狌狀狋犻狀犵犚犲狏犻犲狑,2009,84(5): [8] 犐犚犞犐犖犈犘犑. 犃狀犪犾狔狊狋狊 犳狅狉犲犮犪狊狋狊犪狀犱犫狉狅犽犲狉犪犵犲 犳犻狉犿狋狉犪犱犻狀犵 [ 犑 ]. 犜犺犲犃犮犮狅狌狀狋犻狀犵犚犲狏犻犲狑,2004,79(1): [9] 犆犎犈犖犙, 犑犐犃犖犌犠. 犃狀犪犾狔狊狋狊 狑犲犻犵犺狋犻狀犵狅犳狆狉犻狏犪狋犲犪狀犱狆狌犫犾犻犮犻狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀 [ 犑 ]. 犜犺犲犚犲狏犻犲狑狅犳犉犻狀犪狀犮犻犪犾犛狋狌犱犻犲狊,2006,19(1): [10] 犃犌犚犃犠犃犔犃, 犆犎犈犖犕犃. 犇狅犪狀犪犾狔狊狋犮狅狀犳犾犻犮狋狊犿犪狋犲狉? 犈狏犻犱犲狀犮犲犳狉狅犿狊狋狅犮犽狉犲犮狅犿犿犲狀犱犪狋犻狅狀狊 [ 犑 ]. 犜犺犲犑狅狌狉狀犪犾狅犳犔犪狑犪狀犱犈犮狅狀狅犿犻犮狊,2008,51 (3): [11] 犉犚犃犖犆犐犛犑, 犘犎犐犔犅犚犐犆犓犇. 犃狀犪犾狔狊狋狊 犱犲犮犻狊犻狅狀狊犪狊狆狉狅犱狌犮狋狊狅犳犪犿狌犾狋犻 狋犪狊犽犲狀狏犻狉狅狀犿犲狀狋 [ 犑 ]. 犑狅狌狉狀犪犾狅犳犃犮犮狅狌狀狋犻狀犵犚犲狊犲犪狉犮犺,1993,31(2): [12] 犅犗犔犔犈犖犑, 犕犃犗犎犖, 犣犈犖犌犡犑. 犜狑犻狋犲狉犿狅狅犱狆狉犲犱犻犮狋狊狋犺犲狊狋狅犮犽犿犪狉犽犲狋 [ 犑 ]. 犑狅狌狉狀犪犾狅犳犆狅犿狆狌狋犪狋犻狅狀犪犾犛犮犻犲狀犮犲,2010,2(1):1-8. [13] 犛犘犚犈犖犌犈犚犜犗, 犜犝犕犃犛犑犃犖犃, 犛犃犖犇犖犈犚犘犌, 犲狋犪犾. 犜狑犲犲狋狊犪狀犱狋狉犪犱犲狊 : 狋犺犲犻狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犮狅狀狋犲狀狋狅犳狊狋狅犮犽犿犻犮狉狅犫犾狅犵狊 [ 犑 ]. 犈狌狉狅狆犲犪狀犉犻狀犪狀犮犻犪犾犕犪狀犪犵犲犿犲狀狋, 2014,20(5): [14] 犣犎犃犖犌犡, 犉犝犈犎犚犈犛犎, 犌犔犗犗犚犘犃. 犘狉犲犱犻犮狋犻狀犵狊狋狅犮犽犿犪狉犽犲狋犻狀犱犻犮犪狋狅狉狊狋犺狉狅狌犵犺狋狑犻狋犲狉 犐犺狅狆犲犻狋犻狊狀狅狋犪狊犫犪犱犪狊犐犳犲犪狉 [ 犑 ]. 犘狉狅犮犲犱犻犪 犛狅犮犻犪犾犪狀犱犅犲犺犪狏犻狅狉犪犾犛犮犻犲狀犮犲狊,2011,26: [15] 犌犐犔犅犈犚犜犈, 犓犃犚犃犎犃犔犐犗犛犓. 犠犻犱犲狊狆狉犲犪犱狑狅狉狉狔犪狀犱狋犺犲狊狋狅犮犽犿犪狉犽犲狋 [ 犆 ] 犘狉狅犮犲犲犱犻狀犵狊狅犳狋犺犲犉狅狌狉狋犺犐狀狋犲狉狀犪狋犻狅狀犪犾犃犃犃犐犆狅狀犳犲狉犲狀犮犲狅狀犠犲犫犾狅犵狊犪狀犱犛狅犮犻犪犾犕犲犱犻犪,2010: [16] 张旭. 中国网络字频波动与股票市场关系研究 [ 犑 ]. 统计与决策,2011(7): [17] 刘颖, 吕本富, 彭赓. 网络搜索对股票市场的预测能力 : 理论分析与实证检验 [ 犑 ]. 经济管理,2011(1): [18] 张永杰, 张维, 金曦, 等. 互联网知道的更多么? 网络开源信息对资产定价的影响 [ 犑 ]. 系统工程理论与实践,2011,31(4): [19] 方勇, 孙绍荣. 影响证券投资者情绪的因素分析 [ 犑 ]. 上海理工大学学报,2008,30(2): [20] 犔犝犗犡犕. 犙狌犪狀狋犻犳狔犻狀犵狋犺犲犾狅狀犵 狋犲狉犿犻犿狆犪犮狋狅犳狀犲犵犪狋犻狏犲狑狅狉犱狅犳犿狅狌狋犺狅狀犮犪狊犺犳犾狅狑狊犪狀犱狊狋狅犮犽狆狉犻犮犲狊 [ 犑 ]. 犕犪狉犽犲狋犻狀犵犛犮犻犲狀犮犲,2009,28(1): [21] 犜犐犚犝犖犐犔犔犃犐犛, 犜犈犔犔犐犛犌犑. 犇狅犲狊犮犺犪狋犲狉狉犲犪犾狔犿犪狋犲狉? 犇狔狀犪犿犻犮狊狅犳狌狊犲狉 犵犲狀犲狉犪狋犲犱犮狅狀狋犲狀狋犪狀犱狊狋狅犮犽狆犲狉犳狅狉犿犪狀犮犲 [ 犑 ]. 犕犪狉犽犲狋犻狀犵犛犮犻犲狀犮犲,2012,31(2): [22] 犛犎犈犖犢, 犔犐犛犆, 犣犎犈犖犌犔, 犲狋犪犾. 犈犿狅狋犻狅狀犿犻狀犻狀犵狉犲狊犲犪狉犮犺狅狀犿犻犮狉狅 犫犾狅犵 [ 犆 ] 犘狉狅犮犲犲犱犻狀犵狊狅犳狋犺犲 1 狊狋犐犈犈犈犛狔犿狆狅狊犻狌犿狅狀犠犲犫犛狅犮犻犲狋狔. 犔犪狀狕犺狅狌 : 犐犈犈犈, 2009: [23] 犛犐犕犛犆犃. 犕犪犮狉狅犲犮狅狀狅犿犻犮狊犪狀犱狉犲犪犾犻狋狔 [ 犑 ]. 犈犮狅狀狅犿犲狋狉犻犮犪, 1980,48(1):1-48. ( 编辑 : 石瑛 )

( ( (CIP ( /. 5 :,2014.1 ( ISBN978 7 5628 3719 0 Ⅰ.1... Ⅱ.1... Ⅲ.1 Ⅳ.1H314 CIP (2013263740 ( ( / / / / / : 130,200237 :(02164250306( (02164252710( :(02164252707 : 狆狉犲狊. 犲犮狌狊狋. 犲犱狌. 犮狀 / /787 犿犿 1092 犿犿

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