李帥　　秦江濤

基于CiteSpaceⅢ的股票研究知識(shí)圖譜分析

李帥秦江濤

選取美國(guó)科學(xué)情報(bào)研究所（ISI）1997年推出的Web of Science網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于股票研究的相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。使用CiteSpaceⅢ軟件為工具，結(jié)合可視化科學(xué)知識(shí)圖譜方式展現(xiàn)股票研究領(lǐng)域最具影響力的學(xué)者和文獻(xiàn)，描繪股票研究熱點(diǎn)的演進(jìn)軌跡，探討該領(lǐng)域的國(guó)家和研究機(jī)構(gòu)研究實(shí)力分布現(xiàn)狀。

股票研究；知識(shí)圖譜；CitespaceⅢ

在經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、金融投資等方面，股票研究一直是個(gè)熱點(diǎn)課題，結(jié)合當(dāng)下大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和互聯(lián)網(wǎng)+等信息技術(shù)手段，有學(xué)者已經(jīng)對(duì)股票研究展開深入剖析。如陳穎瑩的《基于Web挖掘的新股破發(fā)原因探究及預(yù)測(cè)》[1]、余劍秋的《基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的股票相關(guān)性分析研究》。[2]

股票研究到底包含哪些研究熱點(diǎn)呢？雖然有綜述文獻(xiàn)對(duì)此作了一些探索性的歸納和概括，但由于這些歸納和概括是建立在不同時(shí)期的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，缺乏數(shù)據(jù)的連續(xù)性、完整性，也無法保證研究方法的客觀性、一致性。

針對(duì)研究數(shù)據(jù)和研究方法的不足，本文選取Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中的有關(guān)股票研究文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)時(shí)間的連續(xù)性、內(nèi)容完整性和數(shù)據(jù)質(zhì)量方面進(jìn)行有力保障；利用CitespaceⅢ知識(shí)計(jì)量工具，以科學(xué)知識(shí)圖譜[3]的方式梳理股票研究歷史脈絡(luò)，揭示股票研究熱點(diǎn)，把握其發(fā)展趨勢(shì)。

一、數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.數(shù)據(jù)來源

在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中[4]，以Web of Science TM核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)源，選取檢索的時(shí)間跨度為2005-2015年，共11年，檢索主題為“Stock”，在分類中選擇ECONOMICS分類，共檢索得到1917篇文獻(xiàn)。下載所有文獻(xiàn)的相關(guān)信息，包括篇名、作者、來源期刊、機(jī)構(gòu)、摘要、關(guān)鍵詞、發(fā)表年份、期（卷）及參考文獻(xiàn)等，并進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，將其作為股票研究狀況整體描述的樣本。在時(shí)間分區(qū)中，以1年為單位，將2005-2015的11年分成11個(gè)時(shí)段。

2.研究方法

本研究選擇2004年由美國(guó)Drexel大學(xué)陳超美教授研制的CiteSpaceⅢ(版本號(hào)為3.9.R6)知識(shí)可視化分析工具，該軟件的主要目的是在知識(shí)領(lǐng)域中通過運(yùn)用可視化技術(shù)方便用戶進(jìn)行突發(fā)趨勢(shì)和技術(shù)預(yù)測(cè)，它還可以識(shí)別和跟蹤研究領(lǐng)域的演變，對(duì)某一學(xué)科領(lǐng)域根據(jù)時(shí)間順序來研究這一領(lǐng)域的熱點(diǎn)變化過程和發(fā)展趨勢(shì)。[5]

在國(guó)內(nèi)，最有影響力之一的大連理工大學(xué)的劉則淵教授帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)，使用CiteSpaceⅢ軟件在信息可視化領(lǐng)域創(chuàng)造了豐碩的成果。對(duì)于CiteSpaceⅢ在中文數(shù)據(jù)處理上的缺陷，他們提出了改進(jìn)和優(yōu)化，增加了使其可以對(duì)從CSSCI/CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)上下載的中文數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究的部分。[6][7]

二、結(jié)果與分析

將下載的2005-2015年符合要求的1917篇“Stock”相關(guān)數(shù)據(jù)全部錄入CiteSpaceⅢ軟件中，設(shè)定相關(guān)選項(xiàng)。首先，設(shè)定時(shí)間跨度為1年，按文獻(xiàn)出版年劃分為11個(gè)時(shí)間段。調(diào)節(jié)CiteSpaceⅢ的數(shù)據(jù)篩選策略，選擇“Pathfinder”算法和“Clus?ter”分析，依據(jù)分析內(nèi)容的不同，選定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，如作者、關(guān)鍵詞、機(jī)構(gòu)、國(guó)家、被引期刊等，運(yùn)行CiteSpaceⅢ軟件。

1.引文概況分析

根據(jù)統(tǒng)計(jì)，在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中以“Stock”為主題詞，在ECONOMICS分類下的文獻(xiàn)由2005年的98篇增長(zhǎng)到了2015年的140篇（圖1），2007年次貸危機(jī)乃至2008全球金融危機(jī)引發(fā)了人們對(duì)股票研究的思考，在此期間發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量高達(dá)282篇。股票研究越來越受到研究學(xué)者的重視，計(jì)算機(jī)技術(shù)及信息技術(shù)的發(fā)展也為股票研究提供了更多的便捷手段。11年間，共搜索得到了1917篇科技文獻(xiàn)，列出引文共11325篇，有效引文10709篇。

圖1　Web of Science中2005-2015年股票研究論文年發(fā)表篇數(shù)

2.被引作者分析

高頻引的被引作者通常是某個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域的奠基人或者是在這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展過程中貢獻(xiàn)很大的作者。股票研究的發(fā)展必然離不開高頻被引作者對(duì)該領(lǐng)域的貢獻(xiàn)，本研究綜合2005-2015年間所有的股票文獻(xiàn)，對(duì)收集到的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)選擇以下篩選方式：選擇每一時(shí)間片段中被引頻次或出現(xiàn)頻次最高的50個(gè)數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)確定為Cited Author，得出可視化圖譜（圖2）。

按照所設(shè)篩選條件，11年間圖中共選出作者（nodes）220個(gè)，鏈接路徑(links)數(shù)目為248。選取共被引次數(shù)最高的20名作者，結(jié)果見表1。

圖2　共被引作者綜合圖譜

表1　被引次數(shù)排名前20位作者（2005-2015）

根據(jù)對(duì)Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中2005-2015年股票文獻(xiàn)引證統(tǒng)計(jì)，該領(lǐng)域共被引次數(shù)最高的作者是羅伯特·恩格爾（Engle RF）教授。作為近20年來金融計(jì)量領(lǐng)域的重要開拓者，他對(duì)金融市場(chǎng)分析長(zhǎng)期持有濃厚的興趣，在金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的興趣涉及金融市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)、權(quán)益資產(chǎn)、利率、匯率和期權(quán)等。在恩格爾看來，隨著電子化交易的發(fā)展，未來的金融計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可以使金融市場(chǎng)的做市商、經(jīng)紀(jì)人和交易者借助于統(tǒng)計(jì)分析，自動(dòng)地根據(jù)特定市場(chǎng)環(huán)境和目標(biāo)做出最優(yōu)的策略。他的貢獻(xiàn)在于建立了描述經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)變波動(dòng)性的關(guān)鍵概念：自回歸條件異方差(ARCH)，并發(fā)展了一系列波動(dòng)性模型及統(tǒng)計(jì)分析方法。[8]

3.關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)分析

在CiteSpaceⅢ軟件中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)確定為Cited Reference（參考文獻(xiàn)），主題詞來源選擇Title（標(biāo)題）、Abstract（摘要）和De?scriptors & Identifiers（關(guān)鍵詞），調(diào)節(jié)閾值分別設(shè)置為（2,2,20），（4,3,20）和（4,3,20），運(yùn)行軟件得到基于文獻(xiàn)共被引的股票研究知識(shí)圖譜，見圖3，其中包括節(jié)點(diǎn)735個(gè)，連線1927條。

圖3　關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)圖譜

表2　關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)信息

根據(jù)陳超美博士的定義，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜中連接兩個(gè)以上不同聚類，且相對(duì)中心度和被引頻次較高的節(jié)點(diǎn)。在表2中，10篇關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)文獻(xiàn)中，被引頻次最高的是羅伯特·恩格爾（Engle RF）教授于1982年在《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》(Econo?metrica)上發(fā)表的Autoregressive Condition?al Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation。在這篇文章中，恩格爾創(chuàng)造性地提出以自回歸條件異方差（ARCH）模型對(duì)時(shí)變的波動(dòng)率進(jìn)行建模，他用ARCH模型刻畫英國(guó)通貨膨脹率中存在的條件異方差，并認(rèn)為條件異方差是外生變量、滯后的內(nèi)生變量、時(shí)間、參數(shù)和前期殘差的函數(shù)。

4.股票研究熱點(diǎn)分析

關(guān)鍵詞作為文章的核心和精髓是文章主體內(nèi)容的高度概括和凝練。對(duì)一篇文章的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析時(shí),人們往往以頻次高的關(guān)鍵詞來確定一個(gè)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題。[9]共詞分析是基于關(guān)鍵詞內(nèi)容的分析方法，根據(jù)在同一篇論文中關(guān)鍵詞的共現(xiàn)，來確定該篇論文所屬的研究領(lǐng)域里不同主題間所具有的內(nèi)部相關(guān)性，并借此分析某個(gè)學(xué)科的發(fā)展進(jìn)程。利用論文關(guān)鍵詞的聚類，能夠更好地總結(jié)歸納學(xué)科的研究熱點(diǎn)與前沿。[10]

選擇閾值（3,2,13），（4,2,15），（5,3,18），網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)確定為Keyword，對(duì)所有文獻(xiàn)做關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，以時(shí)區(qū)視圖顯示。

在圖4中，各年度的重要主題詞清晰可見，這些主題詞的變化，十分準(zhǔn)確地反映了股票研究領(lǐng)域中研究熱點(diǎn)的演進(jìn)情況。

圖4　關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析圖譜

表3　股票研究高頻次關(guān)鍵詞列表

從表中我們注意到，前10位關(guān)鍵詞中models和model的頻次相加，發(fā)現(xiàn)“股票模型”（model(s)）在2005-2015年出現(xiàn)的頻次實(shí)際為292次，居于第一位；stock returns 和returns也是一組近義詞，頻次實(shí)際為230次，位居第二。由此可以看出，被工程管理研究者們使用頻次最多的前5個(gè)核心詞匯是：股票模型（292次）、股票收益（230次）、風(fēng)險(xiǎn)（127次）、波動(dòng)（123次）、股價(jià)（96次）。這5個(gè)關(guān)鍵詞匯無論是前5年還是最近5年，以及這10年以來一直都是在股票研究領(lǐng)域中最為熱門的研究主題。

5.國(guó)家(地區(qū))研究實(shí)力分布

在數(shù)據(jù)分析過程中，將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置成“Country”，然后運(yùn)行軟件，得到有關(guān)國(guó)家(地區(qū))研究實(shí)力分布圖譜，見圖5。

圖5　各國(guó)（地區(qū)）研究實(shí)力分布

從圖5中可以清晰看出在股票研究領(lǐng)域中，美國(guó)作為世界第一經(jīng)濟(jì)體，有著完善的經(jīng)濟(jì)制度，股票研究領(lǐng)域居于世界首位，相關(guān)文獻(xiàn)452篇；中國(guó)目前是世界第二大經(jīng)濟(jì)體，但最新統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示，中國(guó)即將超越美國(guó)成為世界最大的經(jīng)濟(jì)體，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，股票研究在中國(guó)也異軍突起，發(fā)表410篇相關(guān)文獻(xiàn)；英國(guó)、德國(guó)和加拿大等國(guó)在股票研究領(lǐng)域也做出了重要貢獻(xiàn)。由此可見，我國(guó)在股票研究領(lǐng)域的研究實(shí)力比較強(qiáng)，中國(guó)政治和經(jīng)濟(jì)制度的特點(diǎn)，使得中國(guó)率先走出金融危機(jī)的陰霾，邁出了經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的步伐，對(duì)于中國(guó)股票市場(chǎng)的研究也被更多的學(xué)者關(guān)注。

三、結(jié)語

通過對(duì)收集的1917篇股票研究相關(guān)文獻(xiàn)的時(shí)間和地區(qū)分布情況可知，以股票研究為主題的文獻(xiàn)不斷涌現(xiàn)，尤其在2008年全球金融危機(jī)之際，股票研究得到了學(xué)者的廣泛關(guān)注；美國(guó)在該領(lǐng)域的研究實(shí)力居于首位，中國(guó)排在第二位，我國(guó)的股票研究實(shí)力在全球范圍內(nèi)處于領(lǐng)先地位，中美兩國(guó)穩(wěn)定而健全的經(jīng)濟(jì)體制為金融領(lǐng)域的研究提供了良好的基礎(chǔ)。

過去10年間，股票模型（model(s)）、股票收益（stock returns）、風(fēng)險(xiǎn)（risk）、波動(dòng)（volatility）、股價(jià)（prices）等一直是股票研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)課題，而近兩年來風(fēng)險(xiǎn)防御（risk-aversion）、時(shí)間數(shù)列（time series）、信貸風(fēng)險(xiǎn)（credit risk）等研究熱點(diǎn)悄然興起，逐漸成為股票研究的前沿領(lǐng)域。2003年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者羅伯特·恩格爾（Engle RF）教授提出自回歸條件異方差（ARCH）模型，成為金融計(jì)量領(lǐng)域的重要開拓者。在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的支持下，利用大數(shù)據(jù)資源，結(jié)合各種智能算法的海量數(shù)據(jù)處理，通過建模仿真、云計(jì)算等信息化手段，進(jìn)行股票研究，已經(jīng)成為該領(lǐng)域的必然趨勢(shì)。

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(作者單位：上海理工大學(xué)管理學(xué)院）

10.16653/j.cnki.32-1034/f.2016.07.008