【摘要】：在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下的各種信息源中,新聞報(bào)道以其長(zhǎng)久以來(lái)堅(jiān)持的專業(yè)、及時(shí)、可靠的特點(diǎn)而一直受到廣大投資者的重視。通過(guò)報(bào)道現(xiàn)實(shí)、分析觀點(diǎn),新聞媒體能夠影響市場(chǎng)信息的形成與傳播,反映整個(gè)市場(chǎng)對(duì)于當(dāng)下以及未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的走勢(shì)判斷,對(duì)投資者的市場(chǎng)認(rèn)知產(chǎn)生影響。針對(duì)新聞報(bào)道中的情感傾向展開研究,有助于我們了解市場(chǎng)情緒的演變過(guò)程。本文探索性地將在股票市場(chǎng)上應(yīng)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(chǎng),通過(guò)收集2004-2016年內(nèi)約20萬(wàn)篇主流媒體房地產(chǎn)業(yè)新聞報(bào)道,以文本挖掘與情感分析技術(shù)對(duì)收集到的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行量化,構(gòu)造出我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的投資者情緒指數(shù),通過(guò)相關(guān)性分析、回歸分析和時(shí)間序列分析等方法驗(yàn)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(chǎng)上的主要指標(biāo)相關(guān)性強(qiáng),能夠明顯改善房?jī)r(jià)回歸模型的解釋精度。對(duì)住房市場(chǎng)進(jìn)一步細(xì)分之后,本文發(fā)現(xiàn)一二線城市的投資者情緒與房?jī)r(jià)相關(guān)度明顯強(qiáng)于三線城市,且三線城市的投資者的樂(lè)觀程度整體上低于一二線城市。而若對(duì)新建商品房與二手房市場(chǎng)進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn),市場(chǎng)情緒與房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)之間存在著雙向影響的互動(dòng)關(guān)系,其中新建商品房市場(chǎng)上的市場(chǎng)情緒對(duì)房?jī)r(jià)的影響傳導(dǎo)存在滯后效應(yīng),而二手房市場(chǎng)上這一滯后效應(yīng)并不存在。本文的創(chuàng)新之處在于,將行為金融學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合,從一個(gè)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(chǎng)上的投資者情緒信息。這一方法有助于減少利用間接指標(biāo)衡量市場(chǎng)情緒時(shí)所帶來(lái)的誤差,有助于提高指標(biāo)的獨(dú)立性與可靠性。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F299.23
【圖文】：

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文融文本挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)新聞?lì)I(lǐng)域應(yīng)用的可行性。本文針對(duì)新聞文情緒在房地產(chǎn)市場(chǎng)上的的影響進(jìn)行分析，其結(jié)果能夠?yàn)槲覀儚男袨榱私�、分析房地產(chǎn)市場(chǎng)上的價(jià)格波動(dòng)與市場(chǎng)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(chǎng)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(yǔ)料文本中應(yīng)用人工智能理論以及統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，結(jié)合文字處理技術(shù)挖掘有價(jià)值信息的計(jì)算機(jī)技術(shù)。情感分析，是指在文本中挖掘帶有正面或者負(fù)面情感傾向的語(yǔ)義表述，從而對(duì)作者所表達(dá)的主觀觀點(diǎn)的情感極性進(jìn)行自動(dòng)判斷的技術(shù)方法。近年來(lái)，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(yīng)運(yùn)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(guò)程進(jìn)行抽象，一般可以分為文本獲取、預(yù)處理、特征提取以及算法挖掘四個(gè)部分。圖 3-1 給出了文本挖掘中的一般流程。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2713163