本文關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對股市影響效應(yīng)的測度

  更多相關(guān)文章： 股市 事件研究法 主題模型(LDA) 情感傾向分析

【摘要】：股市一直是一個熱門的研究領(lǐng)域,傳統(tǒng)上的研究主要是基于股市的歷史價格數(shù)據(jù),從時間序列的角度去探究股市變動的特征。很少有研究從信息、消息的角度,去發(fā)掘影響股市的一些因素,進而探究信息與股市之間關(guān)聯(lián)性。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,我們可以在短時間內(nèi)從互聯(lián)網(wǎng)上獲取大量的信息,這使得通過互聯(lián)網(wǎng)信息來研究股市的方法越來越成為可能。本文從財經(jīng)新聞的角度出發(fā),去探究互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞與股市之間的關(guān)聯(lián)性,測度互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對股市的影響效應(yīng),希望為股市的研究提出一個新的思路。在理論及方法研究部分,本文首先從信息視角和行為視角闡述了互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對股市產(chǎn)生影響的理論基礎(chǔ),然后對影響效應(yīng)測度的方法展開研究：新聞事件對個股影響的測度方法—事件研究法,財經(jīng)新聞文本的量化方法——文本挖掘,財經(jīng)新聞主題信息的提取方法——LDA概率主題模型,財經(jīng)新聞情感信息的提取方法——情感傾向分析。最后介紹了開展研究所使用的一些技術(shù)方法：新聞文本的獲取技術(shù)——網(wǎng)絡(luò)爬蟲,個股新聞與股票名稱匹配技術(shù)一一命名實體識別。在實證分析部分,首先,根據(jù)新聞事件發(fā)布之后相關(guān)個股可能出現(xiàn)的結(jié)果,對財經(jīng)新聞事件對個股的影響機制進行了闡述,然后采用事件研究法去測度個股新聞對個股收益率的影響,分析新聞事件發(fā)布前后相應(yīng)上市公司的股票是否存在異常收益率,分析結(jié)果表明：第一,新聞事件發(fā)布之后相應(yīng)股票確實產(chǎn)生了異常收益率,說明個股新聞對個股的股價確實有顯著的影響；第二,在新聞事件發(fā)布之前,相應(yīng)公司的股價便產(chǎn)生了異常的波動,說明我國股市的一些信息發(fā)布機制還需要進一步規(guī)范；第三,無論是從平均異常收益率還是累計異常收益率來看,個股股價對利空事件的反應(yīng)強度都要大于利好事件。其次,在板塊指數(shù)層面,本文分析了互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對板塊指數(shù)的影響。在該部分,采用LDA主題模型從財經(jīng)新聞中提取主題信息,然后再基于專業(yè)的財經(jīng)情感詞庫,構(gòu)建了主題一情感傾向指數(shù),通過研究主題情感傾向指數(shù)與相應(yīng)板塊指數(shù)收益率之間的關(guān)系,來探究各個主題的財經(jīng)新聞對相應(yīng)板塊指數(shù)的影響。根據(jù)格蘭杰因果分析的結(jié)果發(fā)現(xiàn),金融主題情感傾向指數(shù)與金融板塊指數(shù)收益率之間互為因果關(guān)系,即兩者之間相互影響。為了進一步探究兩者之間的關(guān)系,本文采用了向量自回歸對兩者之間的動態(tài)關(guān)系進行分析,通過回歸方程的結(jié)果以及脈沖響應(yīng)、方差分解的結(jié)果發(fā)現(xiàn),金融主題的情感傾向指數(shù)會對金融板塊指數(shù)的收益率產(chǎn)生一個正向的影響,這種影響通常會持續(xù)三到四天。本文的創(chuàng)新點在于,采用文本挖掘的技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞的角度去研究股市.分別從個股以及板塊指數(shù)兩個層次,來測度財經(jīng)新聞對股市的影響；在文本情感分析的基礎(chǔ)上,引入主題模型,把情感分析從一個文本一個情感傾向的結(jié)果形式轉(zhuǎn)變成了一個文本多個主題-情感傾向的結(jié)果形式,并在此基礎(chǔ)上提出了一種文檔集情感傾向指數(shù)的構(gòu)建方法,為新聞文本的情感分析提供了一種新的方法。
【關(guān)鍵詞】：股市 事件研究法 主題模型(LDA) 情感傾向分析
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：G206;F832.51
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-15
• 第一節(jié) 研究背景及意義8-10
• 第二節(jié) 文獻綜述10-12
• 一、基于新聞、股評數(shù)量的研究10
• 二、基于機器學(xué)習(xí)視角的研究10-11
• 三、基于文本情感視角的研究11-12
• 第三節(jié) 研究思路及框架12-14
• 第四節(jié) 創(chuàng)新點14-15
• 第二章 互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對股市影響的理論基礎(chǔ)及方法研究15-29
• 第一節(jié) 互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對股市影響的理論基礎(chǔ)15-16
• 一、信息視角：有效市場假說15
• 二、情感視角：行為金融學(xué)理論15-16
• 第二節(jié) 互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對股市影響研究的技術(shù)方法16-17
• 一、財經(jīng)新聞文本獲取技術(shù)：網(wǎng)絡(luò)爬蟲16-17
• 二、個股新聞與股票名稱匹配技術(shù)：命名實體識別17
• 第三節(jié) 互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對股市影響效應(yīng)的測度方法研究17-29
• 一、財經(jīng)新聞事件對個股影響的測度方法：事件研究法17-20
• 二、財經(jīng)新聞文本的量化方法：文本挖掘20-23
• 三、財經(jīng)新聞主題信息的提取方法：LDA概率主題模型23-27
• 四、財經(jīng)新聞情感信息的量化方法：情感傾向分析27-29
• 第三章 互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對個股影響效應(yīng)的測度29-38
• 第一節(jié) 樣本數(shù)據(jù)29-31
• 第二節(jié) 財經(jīng)新聞事件對個股的影響機制分析31-33
• 第三節(jié) 財經(jīng)新聞事件對個股影響效應(yīng)的測度結(jié)果及分析33-38
• 第四章 互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞對板塊指數(shù)影響效應(yīng)的測度38-58
• 第一節(jié) 數(shù)據(jù)概況及新聞文本的預(yù)處理38-40
• 第二節(jié) 財經(jīng)新聞主題信息的提取40-44
• 第三節(jié) 財經(jīng)新聞主題情感傾向指數(shù)的構(gòu)建44-50
• 一、財經(jīng)新聞情感詞典的構(gòu)建44-45
• 二、文檔主題情感傾向的量化45-48
• 三、文檔集情感傾向的量化48-50
• 第四節(jié) 主題情感傾向與板塊指數(shù)收益率的關(guān)聯(lián)性分析50-58
• 一、格蘭杰因果分析51-52
• 二、基于向量自回歸的實證分析52-58
• 第五章 總結(jié)、啟示與展望58-61
• 第一節(jié) 總結(jié)58-59
• 一、技術(shù)應(yīng)用總結(jié)58
• 二、實證分析總結(jié)58-59
• 第二節(jié) 啟示59
• 第三節(jié) 展望59-61
• 參考文獻61-64
• 附錄：程序說明64-69
• 致謝69-70

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本文編號：1126386