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人工智能时代金融风险传染机制：基于多模态文

本分析的股市溢出效应研究

一、文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

（一）研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

（二）文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

（三）研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、理论基础与框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

（一）人工智能与金融风险概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

（二）金融风险传染机制的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

（三）多模态文本分析在金融风险中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

三、人工智能时代金融风险传染机制分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

（一）数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

（二）特征提取与相似度计算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

（三）情感分析与主题建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

（四）金融风险传染路径识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

四、基于多模态文本分析的股市溢出效应研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

（一）多模态文本分析模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

（二）股市溢出效应的实证分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

（三）结果讨论与解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

五、案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

（一）选取典型案例进行深入剖析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

（二）多模态文本分析在案例中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

（三）结论与启示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

六、政策建议与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

（一）针对金融机构的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

（二）针对监管部门的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

（三）未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

七、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

（一）主要研究发现总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

（二）研究的局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

（三）对未来研究的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

一、文档概览

在人工智能（AI）技术飞速发展的背景下，金融市场的运行机制正经历深刻变革，

金融风险的生成、传播和演化模式也呈现出新的特点。传统金融风险传染理论在解释 AI

时代的新型风险传递现象时显得力不从心，亟需引入新的研究视角和方法。本文档旨在

探索人工智能时代金融风险传染的新机制，特别是聚焦于利用多模态文本分析技术来揭

示股市溢出效应的内在逻辑与表现形态。具体而言，本研究将构建一个融合自然语言处

理（NLP）、机器学习（ML）等 AI 技术以及文本挖掘方法的多模态分析框架，对海量金

融文本数据（如新闻报道、社交媒体讨论、公司公告等）进行深度挖掘与建模，旨在识

别和量化不同信息源对股市价格波动和风险传染的驱动作用。通过实证分析，本文档试

内容揭示 AI 时代信息传播的复杂性如何影响股市间的联动关系，以及这种联动关系对

金融稳定性的潜在影响。文档结构安排如下表所示：

部分

主要内容

第一章绪论

阐述研究背景、意义、研究目标与内容，并界定核心概念。

第二章文献

综述

梳理国内外关于金融风险传染、股市溢出效应以及文本分析在金融领域

应用的相关研究，总结现有研究的不足，明确本研究的创新点。

第三章理论

基础

介绍金融风险传染的基本理论，结合 AI 技术特点，构建本研究的理论分

析框架，重点阐述多模态文本分析在识别风险传染信号方面的作用机制。

第四章研究

设计

详细说明研究方法、数据来源与处理、模型构建以及实证策略。重点介

绍多模态文本分析技术的具体应用流程和模型选择依据。

第五章实证

结果与分析

展示基于多模态文本分析得出的股市溢出效应实证结果，深入分析不同

类型文本信息对股市联动性和风险传染的影响程度与方向。

第六章结论

与展望

总结研究的主要发现，讨论研究的理论贡献与实践意义，并指出研究的

局限性以及未来可拓展的方向。

通过以上研究，期望能为理解 AI 时代金融风险传染机制提供新的视角和证据，为

金融监管和政策制定提供参考。

（一）研究背景与意义

随着人工智能技术的飞速发展，金融行业正经历着前所未有的变革。在这一背景下，

金融市场的波动性显著增加，风险传染机制也变得更加复杂。特别是股市溢出效应，作

为衡量市场间风险传染的重要指标，其研究对于理解金融市场的稳定性和预测市场走势

具有重要意义。然而现有研究多集中于单一维度的分析，缺乏对多模态文本数据的深入

挖掘。因此本研究旨在通过多模态文本分析方法，探讨人工智能时代下金融风险传染机

制，尤其是股市溢出效应的形成机理及其影响因素。

首先本研究将利用多模态数据融合技术，结合文本分析和机器学习算法，对金融市

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