金融科技及细分指数月度数据（原创）

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该指数为原创指数，有需要的小伙伴可以购买。

如需原始代码和原始数据，可以私信，这样可以更灵活地构建各类高频指数，只需更换关键词。

用途

既有金融科技指数通常为年度数据，高频数据可用于分析其对金融市场、金融机构风险的动态关系，这对金融科技实时监管、风险实时预测等均有实际意义。

指数测算细节

1. 获取全量新闻文本信息（CSMAR）；

2. 新闻正文按月汇总，得到每月新闻正文文本资料；

3. 中文分词处理，分词过程中考虑金融科技类词汇，并剔除常见停止词；

4. 统计每月的词频数据，基于TF-IDF算法计算每月、各词TF-IDF值；

5. 将金融科技类词汇的TF-IDF值加总，得到金融科技指数。

关键词

见：邵之晗, 屠堃泰, 2024. 金融科技、网络关联性与系统性风险. 华北金融1–14.

数据文件说明

date：日期

type：指数类型，其中all为金融科技综合指数，fundamental、invest、payment和save_loan分别为四个细分指数，分别代表市场设施类指数、投资管理类指数、存贷款与资本筹集类指数、支付结算类指数。

n：词频。有些文献也直接将词频作为金融科技的衡量，相比于TF-IDF，可以作为一种潜在的稳健性分析指标。

tf_idf：金融科技指数。

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关键词：月度数据 Fundamental Fundamenta Payment Mental 金融科技；数字金融；月度数据；文本分析

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