本文關鍵詞：公眾情感與股票市場關系研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)平臺已成為人們獲取、傳播信息的主要平臺,其中社會化媒體例如貼吧、微博、博客、論壇迅速發(fā)展,已成為人們獲取信息、表達情感的主要平臺。如今互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)由一個簡單的信息發(fā)布平臺,發(fā)展成一個信息發(fā)布、交流、共享的社會化網(wǎng)絡平臺,隨之而來的是成幾何級數(shù)增加的網(wǎng)絡信息。巨大的信息量中蘊含著重要價值,國外學者紛紛利用網(wǎng)絡信息進行分析決策,當我們想了解客戶的偏好、知道別人的看法和意見、了解民眾的想法以便我們更有針對性的作出決策時,巨大的網(wǎng)絡信息就發(fā)揮出了重要作用。該學位論文進行研究的目的就是利用大型金融網(wǎng)站股吧評論信息反映出的每位投資者情感,從而得到所有投資者反映出的公眾情感信息,分析公眾情感與股票市場的關系,預測未來股票的走勢,從而幫助投資者趨利避害。本文對互聯(lián)網(wǎng)用戶在金融論壇中對股票的評論進行分析,深入挖掘股票評論中所包含的投資者情緒及投資行為等信息,得出代表所有投資者情感的公眾情感值,分析股票的收盤價、收益率、成交量等信息與相應股吧反映出來的公眾情感、公眾關注度的關系,探索公眾情感與股票市場的關系。本文主要從定性和定量的角度研究,利用實證分析法,分析公眾的情感值得分及公眾關注度與股票收盤價、收益率、成交量等股票信息之間是否存在相關關系。利用spearman秩相關性檢驗研究當天的情感值和當天的股票收盤價是否存在相關性,之后分別研究前幾天的情感值和后幾天的情感值與當天的股票收盤價之間是否存在相關關系。然后,利用格蘭杰(Granger)因果檢驗,檢驗公眾情感是否能解釋股票市場的變化。最后建立非線性模型SVM(support vector machine,支持向量機)模型對上證指數(shù)時間序列進行預測,設立對照組檢驗公眾情感時間序列能否提高股票市場價格預測的準確率。最終得出的結論有1、股市收盤價和收益率均與公眾情感具有正相關關系,即投資者情緒越高則股票收盤價和收益率越高,反之不成立;公眾關注度與股票市場收盤價、收益率等具有負相關關系,即當公眾關注度增加時股票的收益率和收盤價成下跌趨勢。2、無論股票市場處于上漲或是下跌時期公公情感均與股票市場收盤價和收益率有正相關性,且在股市波動較大的時候公眾情感表現(xiàn)較為強烈,而公眾關注度與股票收盤價和收益率均呈現(xiàn)負相關,并且在下跌時期負相關性更大,可以看出在股市波動較大時股票投資者在一定程度上行為趨向一致。3、公眾情感對股票的收盤價具有一定的預測作用。
【關鍵詞】：公眾情感 文本挖掘 情感分析 股票市場
【學位授予單位】：云南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.51
【目錄】：

• 摘要3-5
• abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 研究意義11
• 1.3 研究思路和研究內(nèi)容11-12
• 1.4 技術路線12-13
• 1.5 研究方法13-14
• 第二章 文獻綜述14-21
• 2.1 行為金融相關研究14-15
• 2.2 公眾情感與股票市場關系研究綜述15-16
• 2.2.1 公眾情感對股票市場的影響15
• 2.2.2 基于網(wǎng)絡評論信息的股票市場研究15-16
• 2.3 文本情感分析的研究綜述16-19
• 2.3.1 文本情感分析概述16-17
• 2.3.2 國外學者的研究17-18
• 2.3.3 國內(nèi)學者研究18-19
• 2.4 基于公眾情感的股市預測研究現(xiàn)狀19-20
• 2.5 論文研究的創(chuàng)新點20-21
• 第三章 公眾情感值測度21-33
• 3.1 互聯(lián)網(wǎng)信息平臺的比較與選擇21-24
• 3.2 股吧信息采集24-27
• 3.3 數(shù)據(jù)預處理27
• 3.4 中文分詞27-29
• 3.5 情感分析29-33
• 3.5.1 情感值測度29-31
• 3.5.2 公眾情感值測度31-32
• 3.5.3 公眾情感值測度結果32-33
• 第四章 公眾情感與股票市場的關系33-48
• 4.1 公眾情感與股票市場時間序列33-37
• 4.1.1 股票市場與公眾情感相關概念33
• 4.1.2 股票市場數(shù)據(jù)獲取33-34
• 4.1.3 時間序列標準化處理34-37
• 4.2 spearman秩相關性檢驗37-42
• 4.2.1 公眾情感與股票市場的同期相關分析37-38
• 4.2.2 公眾情感與股票市場的領先與滯后關系分析38-40
• 4.2.3 上漲或下跌階段公眾情感與股票市場的相關分析40-42
• 4.3 格蘭杰（Granger）因果關系檢驗42-48
• 4.3.1 協(xié)整分析和格蘭杰（Granger ）因果檢驗原理42-44
• 4.3.2 格蘭杰因果檢驗結果44-48
• 第五章 支持向量機(SVM)模型建立與預測48-53
• 5.1 SVM介紹及其特點48-49
• 5.2 SVM基本原理49-50
• 5.3 實驗準備50-52
• 5.4 實驗結論52-53
• 第六章 結論與展望53-56
• 6.1 主要結論53-54
• 6.2 研究不足54-55
• 6.3 展望55-56
• 后記56-57
• 致謝57-58
• 參考文獻58-62
• 在讀期間的研究成果62

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