發(fā)布時間：2023-01-06 19:55

　　證券市場中股票價格總是受到一些信息或事件沖擊產(chǎn)生異常波動,這種現(xiàn)象在股票市場中稱為“事件沖擊”,其中頻率較高、影響較大的一類是上市公司自身發(fā)布的相關(guān)公告。在上市公司公告中,數(shù)字信息只占很小的篇幅,文本信息占絕大多數(shù)篇幅,并且管理者在進(jìn)行文本信息安排時具有較高的酌情權(quán),從而使文本具有更多的信息含量,因此將公司公告相關(guān)的事件研究與文本挖掘相結(jié)合,能夠充分發(fā)現(xiàn)關(guān)于公司經(jīng)營狀況的增量信息,有助于投資者快速有效地理解公告事件,及時做出投資決策的調(diào)整。本文從事件研究法和文本挖掘兩個角度綜合分析上市公司公告的影響效應(yīng)以及文本情感傾向。對幾種主要類型的公告（包括:業(yè)績預(yù)告、業(yè)績快報(bào)、股東增減持、定向增發(fā)、股權(quán)激勵、分紅送股、員工持股）分析其發(fā)布情況,確定事件發(fā)生日進(jìn)行事件的異常收益檢驗(yàn)和累計(jì)異常收益檢驗(yàn),區(qū)分事件的影響類型,根據(jù)不同的影響效應(yīng)將事件區(qū)分為信息泄露型、短期沖擊型、持續(xù)影響型,綜合考慮事件影響效應(yīng)和個股已實(shí)現(xiàn)收益設(shè)計(jì)公告的事件因子。對公司公告文本進(jìn)行爬取、存儲、提取文本關(guān)鍵詞,對比樸素貝葉斯法、詞頻法、詞向量法三種方法構(gòu)建的情感指數(shù),最終采用詞向量的余弦相似度的方法設(shè)計(jì)公告的情感因子。通過... 

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 研究內(nèi)容、方法和技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 技術(shù)路線
    1.4 本文的主要貢獻(xiàn)
第2章 相關(guān)理論回顧與文獻(xiàn)綜述
    2.1 理論回顧
        2.1.1 行為金融理論
        2.1.2 多因子模型
        2.1.3 事件研究法
        2.1.4 文本挖掘的理論和方法
    2.2 文獻(xiàn)綜述
        2.2.1 公告事件的研究現(xiàn)狀
        2.2.2 金融領(lǐng)域文本挖掘的研究現(xiàn)狀
        2.2.3 基于公告信息的量化策略研究現(xiàn)狀
        2.2.4 文獻(xiàn)綜述簡評
第3章 上市公司公告的描述與分析
    3.1 基于公告信息的選股策略的提出
    3.2 公告選取和事件日定義
    3.3 公告的發(fā)布情況分析
        3.3.1 業(yè)績預(yù)告
        3.3.2 業(yè)績快報(bào)
        3.3.3 股東增減持
        3.3.4 定向增發(fā)
        3.3.5 股權(quán)激勵
        3.3.6 分紅送股
        3.3.7 員工持股
第4章 選股因子的方案策劃
    4.1 方案策劃的思路
    4.2 事件的影響效應(yīng)
        4.2.1 信息泄露型事件
        4.2.2 短期沖擊型事件
        4.2.3 持續(xù)影響型事件
    4.3 基于影響效應(yīng)的事件因子設(shè)計(jì)
    4.4 文本的選取和關(guān)鍵詞提取
        4.4.1 文本選取
        4.4.2 關(guān)鍵詞提取
    4.5 基于文本挖掘的情感因子設(shè)計(jì)
第5章 方案的有效性評價
    5.1 選股因子的評價指標(biāo)
    5.2 事件因子的效果
        5.2.1 因子IC值
        5.2.2 因子收益
    5.3 情感因子的效果
        5.3.1 因子IC值
        5.3.2 因子收益
    5.4 投資組合的回測分析
    5.5 方案的風(fēng)險提示
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 主要內(nèi)容和結(jié)論
    6.2 不足和改進(jìn)之處
參考文獻(xiàn)
附錄
    附錄一 :事件因子算法
    附錄二 :情感因子算法
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3728259