基于CiteSpace的國內風險收益文獻研究可視化分析

□朱紅珊　方愫芬

（江西財經大學金融學院　江西　南昌　330013）

基于CiteSpace的國內風險收益文獻研究可視化分析

□朱紅珊方愫芬

（江西財經大學金融學院江西南昌330013）

結合CiteSpace軟件對國內關于風險收益的文獻進行統計和可視化分析，揭示該領域的研究現狀、研究前沿及學科基礎，為該領域的研究人員提供參考與借鑒，將可視化分析方法引入金融研究領域，完善該領域可視化分析方法。由結果可知我國風險收益領域的文獻以微創新為主，缺少大的創新內容，該領域還有很大的探索空間，量化投資是近期的一個研究的熱點。

CiteSpace；風險收益；

聚類；可視化分析

本文DOI：10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2016.07.074

1　數據來源及研究方法

對于本文研究的期刊文獻來源，經綜合考慮選擇了CSSCI中國社會科學引文索引數據庫。我們運用的分析軟件為是CiteSpace軟件，他主要基于共引分析理論和尋徑網絡等算法，對特定領域文獻（集合）進行計量，探尋出學科領域演化的關鍵路徑及知識轉折點，并通過一系列可視化圖譜的繪制來形成對學科領域演化潛在動力機制的分析和學科發展前沿的探測。該軟件能提供聚類視圖、時間線視圖和時區視圖，能夠將復雜的學術研究領域的發展進程以可視化的方式顯示。我們將通過合理設置閾值，并依據得出的結果來對風險收益進行可視化分析。

1.1文獻檢索條件設置

在CSSCI中國社會科學引文索引頁面，我們以“風險”與“收益”為，文獻類型、學科類別、學位分類和基金類別使用默認設置，時間范圍選擇“1998年耀2014年”，進行來源文獻檢索，共檢索出451篇引文，將文獻下載并轉換格式，使用這451篇引文進行可視化分析。

1.2軟件參數設計

對CiteSpace軟件進行基本參數設置，并會根據不同的分析目的設置不同的閾值。首先將下載的文獻分別進行存儲路徑、文件名稱、格式轉換等一系列的處理，時間跨度都選擇1998耀2014年，時間切面都為1年，分別選擇分析依據和相應閾值，然后結合生成的可視化圖進行分析。

2　可視化分析與結果討論

本文將借助CiteSpace軟件，對國內關于風險收益的研究文獻進行統計和可視化分析。

2.1文獻年代分布

亞洲金融危機在1997年夏爆發，引發這次金融危機的金融大鱷正是抓住了東南亞國家自身模式的缺陷，國內也是此時逐漸開始增強風險收益的研究。如蒲宇飛1998年發表的文獻認為決定一個國家模式優劣的，最重要的是一個國家的自我矯正能力，并結合美國、日本、中南亞國家和中國在這次危機中的實際處境和對未來所要采取的措施進行了分析和探討。王國平1998年發表的文獻提出完善分散投資主體是推進改革的現實著眼點。正是基于這樣的大背景，1998年開始國內學術界對風險收益的研究愈加重視。

2.2及

聚類分析

論文的是對論文主題的高度歸納和總結，對論文的

進行分析和研究，能更好地分析風險收益領域的研究前沿和學科基礎。

2.2.1分析。論文的

是整篇論文的核心詞和詞組，它們在一定程度上反映了論文研究的內容，頻次高的

越能反映一個領域的研究熱點。本文選擇

（Keywords）作為生成可視化聚類視圖的依據。按（2，2，20）、（2，2，20）、（2，3，20）的節點閾值選擇節點數據，導入文獻運行CiteSpace軟件。

生成的可視化圖譜，圖譜中節點表示

，一個年輪的厚度與某個時間分區內的

出現頻次成正比，節點之間的連線代表

的共現。共選擇出62個

節點及52條連線。前6位高頻

，剔除前兩名，分別為投資風險、投資收益、風險收益、收益率、風險投資，結合其他高頻

的引用歷史，風險收益的研究多集中在金融投資領域。

2.2.2聚類分析。接著依照TF*IDF加權算法（TF*IDF）從選取文獻的“索引詞條”中提取聚類標簽詞，生成如圖1所示的

聚類圖譜。根據

似然率算法，國內風險收益研究研究有6類研究前沿，分析聚類

并結合聚類重點推薦的文獻。

聚類0#市場風險，研究結合相應指標，對風險收益理論在我國的實證研究。聚類1#投資風險，研究我國證券公司以及基金公司在不同環境下對我國二級市場進行的組合投資。聚類2#道德風險，研究保險行業以及銀行業面對市場風險時，相應的對策。聚類3#風險收益，是基于投資者情緒的風險收益實證研究。聚類4#理論收益率，結合我國股市特色，探尋合理證券投資組合的，探尋合理報酬的實證研究，黃秀海、滕秀清和李杰于2010年提出并證明了非參數核估計能夠很好地估計股市理論收益率指標，準確地計量與監管我國股市風險動態變化情況。聚類5#”雙邊道德風險”，分析基于CVaR風險度量準則下，有效消除雙邊道德風險從而提高收益的方法，代建生、孟衛東、馬國旺于2013年，基于CVaR風險度量準則，在收益共享契約下，證明了供應鏈聯合促銷博弈存在一個納什均衡。殷林森于2010年，提出通過間接控制私人收益來激勵雙方的努力，能部分消除雙邊道德風險。

圖1聚類圖譜

圖2　作者共被引圖譜

2.3來源作者與作者共被引分析

有學術影響力的作者群體的狀況集中體現了學科科研實踐的趨向，發文量從數量的角度反映作者的科研生產力，合著情況及被引頻次從質量的角度反映作者的學術影響力。

2.3.1來源作者分析。我們選擇作者（Author）作為生成可視化聚類視圖的依據，節點閾值選取top=30，其他設置為默認值不變。生成作者合作科學知識圖譜，共選出448個節點以及148條連線，表明國內作者間合作相對頻繁。發文量最高的唐小我，發文量為5篇，2002年和曾勇合著的論文提出技術分析的有效性并不確定，歷史文獻中股票收益可利用過去的收益來預測的論斷仍需進一步證明。發文量排前十四的作者都與他人合作撰寫了風險收益研究領域的文獻。分析通過導出的作者間合作列表，國內作者跨區域以及跨機構間的合作相對較少。

2.3.2作者共被引分析。作者共被引分析著重從作者共被引方面分析作者的影響力，被引次數最多的作者一般是那些做了奠基性研究工作的學者。選擇被引作者（Cited Author）作為生成依據，其他設置不變，得到圖2。統計導出的被引作者頻次表，被引國外作者占比接近48.72%，在國內文獻中出現這種比例的被引情況，也從側面說明在風險收益這一研究領域我國與國外的研究成熟度還是有一定差距。國內被引作者中陳浪南、吳世農、張維迎三人被引次數居于前三。王春峰的被引頻次以及發文量都居于前列，他是我國金融工程學科的主要創始人之一。從被引作者統計情況可知，在風險收益這一研究領域我國與國外的研究成熟度還是有一定差距。

2.4機構及機構合作分析

對研究領域發文機構的研究可以看出該研究領域中的研究力量布局。我們選擇機構（Institution）作為生成依據得到機構合作的可視化圖譜，共選擇出321所機構及之間的78條連線。從分析結果可知，雖然機構之間會有合作，但合作的機構多集中在同一區域，如三機構合作合作撰寫的《基礎設施資產證券化融資研究》，并且機構之間的合作相對較少。大學是研究風險收益的主要機構，金融機構也是風險收益研究領域的重要力量。跨機構之間的合作能充分利用各自的優勢，實現在風險研究領域的突破創新，如大學與機構共同完成的《中國商業銀行風險、收益對效率影響的實證分析》。在風險收益研究領域機構之間加強合作，并且加大跨行業、跨區域之間的機構合作能更好的拓展風險收益領域的研究。

2.5文獻共被引分析

2.5.1高被引文獻分析。一個研究領域的知識基礎與其研究前沿將隨著時間的變遷而不斷延伸和拓展，最終形成一個學科的核心文獻集合，并進而表現為該領域的高被引文獻簇。我們選擇被引文獻（Cited Reference）作為生成依據，得到共被引文獻可視化圖譜，共選擇出321所機構及之間的78條連線。生成聚類圖譜的節點顯示的是被引次數較多的幾篇重要被引文獻，分析可知被引度較高的大多都是國外文獻，統計導出的文獻高被引頻次表，高被引文獻中國外文獻占比接近近3/4。我國風險收益領域高被引文獻以微創新為主，缺少實質創新內容，我國風險收益領域具有巨大前景。

2.5.2文獻共被引聚類圖譜。圖3是文獻共被引的時間序列圖譜，它由57個聚類組成，年代分布從1952年到2009。圖中顯示2020年是因為下載下來的數據中部分引文文獻發表時間缺失，將其設為2020年。文獻共被引的時間序列圖譜不僅能展現被引率最高的重要文獻，還能清晰的給出該領域的知識基礎和發展脈絡。依據選出的被引文獻，由文獻共被引根據似然率算法，共得出28類聚類。聚類反映的是風險收益研究領域不同熱點的學科基礎，結合時間線視圖對聚類進行分析。

圖3　文獻共被引聚類圖譜

[1]陳悅,陳超美,劉澤淵,胡志剛,王賢文.CiteSpace知識圖譜的方法論功能[J].科學學研究,2015,33(2):242-253.

1004-7026（2016）07-0104-02中國圖書分類號：G31

A

朱紅珊（1992-），男，江西九江，碩士研究生，金融工程。
方愫芬（1994-），女，江西宜春，碩士研究生，國際金融。