计算机应用研究

作者：魏菊,周正铭,

单位：1.北京银行北京银行博士后科研工作站,北京100033；2.交通银行交通银行博士后科研工作站,上海200093；

关键词：投资者行为,不确定性偏好,行为建模,众筹绩效,

基金：上海金融智能工程技木研究中心资助项目(19DZ2254600)；国家社科重大资助项目(18ZDA088)；国家社科基金重大资助项目(20ZDA060)；国家社科基金青年项目(20CSH037)；教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(22YJC630220)；河南省高校人文社会科学研究一般项目(2024-ZZJH-038)；；

针对众筹融资过程中存在的信息不对称问题，基于前景理论中处理不确定信息的决策效用规则，结合众筹项目信息披露与投资者效用分析，构建了一个新的众筹绩效预测模型。为解决实际应用中特征选择过多的问题，引入了一种基于神经网络算法的稀疏性特征选择方法，该方法能够帮助众筹平台聚焦于核心特征，以更好地理解和预测投资者行为。对Kickstarter平台上超过15万个项目的实证分析结果表明：考虑投资者风险感知和前景效用的模型对众筹绩效有更好的预测和解释能力。该研究结论不仅为众筹项目的预测和评估提供了新的视角，也为众筹平台和筹资者建立分析投资者支持行为的分析框架提供了有力的工具。

来源：2024年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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