【摘要】：在互聯(lián)網(wǎng)時代下的各種信息源中,新聞報道以其長久以來堅持的專業(yè)、及時、可靠的特點而一直受到廣大投資者的重視。通過報道現(xiàn)實、分析觀點,新聞媒體能夠影響市場信息的形成與傳播,反映整個市場對于當下以及未來一段時間內(nèi)的走勢判斷,對投資者的市場認知產(chǎn)生影響。針對新聞報道中的情感傾向展開研究,有助于我們了解市場情緒的演變過程。本文探索性地將在股票市場上應用較多的金融文本分析方法引入同樣受到投資者情緒影響、但相關(guān)研究還較為欠缺的房地產(chǎn)市場,通過收集2004-2016年內(nèi)約20萬篇主流媒體房地產(chǎn)業(yè)新聞報道,以文本挖掘與情感分析技術(shù)對收集到的文本數(shù)據(jù)進行量化,構(gòu)造出我國房地產(chǎn)市場的投資者情緒指數(shù),通過相關(guān)性分析、回歸分析和時間序列分析等方法驗證本文所得到的投資者情緒指數(shù)有效性,其與房地產(chǎn)市場上的主要指標相關(guān)性強,能夠明顯改善房價回歸模型的解釋精度。對住房市場進一步細分之后,本文發(fā)現(xiàn)一二線城市的投資者情緒與房價相關(guān)度明顯強于三線城市,且三線城市的投資者的樂觀程度整體上低于一二線城市。而若對新建商品房與二手房市場進行分析可以發(fā)現(xiàn),市場情緒與房地產(chǎn)市場價格波動之間存在著雙向影響的互動關(guān)系,其中新建商品房市場上的市場情緒對房價的影響傳導存在滯后效應,而二手房市場上這一滯后效應并不存在。本文的創(chuàng)新之處在于,將行為金融學與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合,從一個較為新穎的視角出發(fā),直接從網(wǎng)絡(luò)能夠獲取的新聞文本中挖掘房地產(chǎn)市場上的投資者情緒信息。這一方法有助于減少利用間接指標衡量市場情緒時所帶來的誤差,有助于提高指標的獨立性與可靠性。
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F299.23
【圖文】：

上海交通大學碩士學位論文融文本挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)新聞領(lǐng)域應用的可行性。本文針對新聞文情緒在房地產(chǎn)市場上的的影響進行分析，其結(jié)果能夠為我們從行為了解、分析房地產(chǎn)市場上的價格波動與市場異象提供一定的方法指在這一領(lǐng)域更為深入的研究奠定基礎(chǔ)。究思路與結(jié)構(gòu)安排

第三章 房地產(chǎn)市場投資者情緒指數(shù)的構(gòu)建方法3.1 文本挖掘理論基礎(chǔ)概述文本挖掘，是指從給定的語料文本中應用人工智能理論以及統(tǒng)計學理論，結(jié)合文字處理技術(shù)挖掘有價值信息的計算機技術(shù)。情感分析，是指在文本中挖掘帶有正面或者負面情感傾向的語義表述，從而對作者所表達的主觀觀點的情感極性進行自動判斷的技術(shù)方法。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，每天均有海量信息在網(wǎng)上產(chǎn)生并得以廣泛傳播。為了處理那些非結(jié)構(gòu)化、難以處理的文本數(shù)據(jù)而應運而生的文本挖掘技術(shù)正在金融、電子商務(wù)、公共安全等領(lǐng)域中發(fā)揮著日益增大的作用，而作為文本挖掘領(lǐng)域重要分支之一的文本情感分析技術(shù)在其中發(fā)揮的作用是不可忽視的。如果將文本挖掘的過程進行抽象，一般可以分為文本獲取、預處理、特征提取以及算法挖掘四個部分。圖 3-1 給出了文本挖掘中的一般流程。

【參考文獻】

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本文編號：2713163