互聯網的出現改變了投資者獲取新聞的方式。網上可用的大量信息意味著建立一個收集新聞并執(zhí)行文本處理以檢查對特定資產市場的任何潛在影響的自動化系統(tǒng)是明智的。在任何國家,住房市場對經濟影響很大。住房市場影響經濟增長,影響資產組合價值,影響金融機構的盈利能力和金融體系的可靠性。因此,有很多涉及住房市場的利益相關者。這項研究的重點是大的國際城市,如紐約,悉尼和倫敦,因為大城市有更多的數據是現成的。這項研究將分析這三個城市的住房市場,特別是房價預測。有許多經濟變量將被使用:國內生產總值（GDP）,失業(yè)率,消費價格指數（CPI）,銀行利率,貨幣供應量,股票市場指數,新住宅的數量。此外,還分別收集了有關紐約、悉尼和倫敦房地產的相關新聞。這些新聞文章來自不同的網站。我們在這項研究中提出了三種新的方法。第一種算法是SSA-SARIMAX（信號情緒分析-具有外生變量的季節(jié)性自回歸積分移動平均值）。首先對新聞進行預處理,即拆分句子,標記句子,并添加詞類標注器（Parts-Of-Speech/POS tagger）。這些句子中的每一句都得分進行打分,與房地產市場和經濟相關的某些負面和正面的詞語更為重要。然后,我們... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數】：82 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
ACKNOWLEDGEMENT
NOMENCLATURE
CHAPTER 1 INTRODUCTION
    1.1. Research Background
    1.2. Significance of the Study
    1.3. Research Status on House Price Prediction
    1.4. Main Content of Research
    1.5. Organization of Thesis
CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW
    2.1. Prediction Models
    2.2. Sentiment Analysis
CHAPTER 3 PROPOSED ARCHITECTURE
    3.1. Proposed Architecture
    3.2. Proposed Algorithm
        3.2.1. SSA-SARIMAX
        3.2.2. DL-SARIMAX
        3.2.3. DLC-SARIMAX
CHAPTER 4 DATA COLLECTION AND PREPROCESSING
    4.1. Economic Variables
        4.1.1. Unit Root Test
            4.1.1.1. Augmented Dickey-Fuller Test
            4.1.1.2. Phillips-Perron Test
            4.1.1.3. Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin Test
        4.1.2. Gross Domestic Product
        4.1.3. Unemployment Rate
        4.1.4. Consumer Price Index
        4.1.5. Interest Rate
        4.1.6. Money Supply
        4.1.7. Stock Market Index
        4.1.8. Number of New Residences
    4.2. House Price Data
    4.3. Sentiment Analysis
        4.3.1. News Data
        4.3.2. Other Techniques
            4.3.2.1. Valence Aware Dictionary and s Entiment Reasoner
            4.3.2.2. Senti Word Net
            4.3.2.3. Pattern
            4.3.2.4. Bayes
            4.3.2.5. Support Vector Machine for Sentiment Analysis
    4.4. Dataset Comparison with Other Studies
CHAPTER 5 EXPERIMENTAL RESULTS
    5.1. Preliminary Model Experiment
        5.1.1. Performance Evaluation Metrics
        5.1.2. Artificial Neural Network （ANN）
        5.1.3. Vector Autoregression （VAR）
        5.1.4. Multiple Linear Regression （MLR）
        5.1.5. Gradient Boosting
        5.1.6. DL-SARIMAX
        5.1.7. DLC-SARIMAX
    5.2. Performance Evaluation
CONCLUSION
REFERENCES
APPENDICES
AUTHOR’S PUBLICATIONS


【參考文獻】：
期刊論文
[1]中國住房價格波動聚集性研究及短期預測[J]. 徐軻,馬永開,鄧長榮.  管理學報. 2010(06)
[2]小時風速的向量自回歸模型及應用[J]. 孫春順,王耀南,李欣然.  中國電機工程學報. 2008(14)



本文編號：2984262