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统计与数学学院李国锋教授与李祚娟博士研究生团队连续在SCI/SSCI和CSSCI类期刊发表论文
2022年04月28日 10:26  单位 : 数学与数量经济学院    浏览次 

 

日前,统计与数学学院教授李国锋、博士研究生李祚娟及其研究生团队合作分别在SCI、SSCI和CSSCI类期刊发表多篇研究论文。

(1)以李国锋为第一作者、李祚娟为通讯作者的团队合作论文“Identification of Insider Trading in the Securities Market Based on Multi-task Deep Neural Network”在期刊《Computational Intelligence and Neuroscience》发表(2022年4月)。该期刊为SCI一区期刊,属hi和乐在线登录入口A1类期刊。

众所周知,非法内幕交易的认定对证券市场的健康发展具有重要意义。然而,随着信息技术的发展,数据来源广、噪声多等问题给内幕交易识别工作带来挑战。论文运用网络爬取和文本挖掘技术手段,采集并融合多来源数据信息,利用信息增益和相关分析进行特征筛选。将不同行业的内幕交易识别作为不同的子任务,构建了一个基于多任务深度神经网络的股票内幕交易判别模型。实验结果表明,与Logistic、支持向量机、随机森林、XGBoost等模型相比,论文所提出的模型能更精准地识别出存在内幕交易的企业。论文研究为借助智能手段维护证券市场秩序提供了新思路。

(2)由李国锋指导、李祚娟为第一作者的团队合作论文“Do Social Pension and Family Support Affect Farmers’ Land Transfer? Evidence from China”在期刊《Land》发表(2022年3月)。该期刊为SSCI二区期刊,属hi和乐在线登录入口A1类期刊。

长期以来,农民的养老保障和土地利用问题一直是中国学者和政府关注的焦点。土地流转在促进农业规模经营、调整农业结构、提高土地利用率方面发挥着重要作用,而土地的养老保障功能是影响土地流转的重要因素之一。论文研究基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据,利用所构建的Probit模型和结构方程模型,探讨了社会养老和家庭支持对农民土地流转的影响机制和路径。

(3)以李国锋为第一作者、李祚娟为通讯作者的团队合作论文“基于多任务学习的税务稽查选案研究”在CSSCI期刊《数据分析与知识发现》发表(2022年1月CNKI网络首发)。

论文利用网络数据获取、文本挖掘等技术,收集了企业财务指标、高管信息、媒体关注等多来源涉税数据进行融合处理;利用随机森林方法进行特征选择,构建了税务稽查选案判别指标体系;利用改进的基于焦点损失函数的多任务结构化稀疏学习方法,视不同税种选案工作为不同任务联合训练,构建了分税种的税务稽查选案判别模型。真实数据实验表明,论文研究所构建的判别模型有较好的泛化性能和应用能力,能够更加精准地甄别出不诚实纳税的目标企业,同时可识别出其具体涉及的偷漏税税种,为政府智慧税务稽查提供新思路。

(供稿审核人:安起光)





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