【摘要】：中國股市自成立以來發(fā)展十分迅速,但是其在市場(chǎng)監(jiān)管、政策制定、交易環(huán)境等方面仍有許多需要完善的地方。中國股市經(jīng)常因政策、交易制度的變化而發(fā)生非理性地暴漲暴跌,而投資者情緒在其中起到了推波助瀾的作用。如何合理度量投資者情緒并探尋其對(duì)股市的影響是亟待解決的問題。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,以微博為代表的大量新興媒體、社區(qū)應(yīng)運(yùn)而生。微博可以及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取投資者對(duì)于股市的觀點(diǎn),利用這些觀點(diǎn)就可以有效地對(duì)投資者情緒進(jìn)行度量,進(jìn)而探討其對(duì)股市的影響。本文將微博文本作為數(shù)據(jù)源來度量投資者情緒,并分析其對(duì)股市的影響。選取2014年7月至2017年1月的微博文本和上證指數(shù)開展研究。首先,利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲工具抓取微博文本數(shù)據(jù),并通過自然語言處理技術(shù)完成關(guān)鍵詞的提取,得到候選情感詞表。之后,利用遺傳算法識(shí)別詞語的情感傾向,得到情感詞典。然后,以情感詞典為基礎(chǔ),根據(jù)中文語言的特點(diǎn)建立句間句型關(guān)系、文本語義規(guī)則度量微博情感。最后,將微博情感、新聞情感作為投資者情緒的代理變量,構(gòu)建其與上證股市的VAR模型,進(jìn)而分析投資者情緒對(duì)股市的影響�；谏鲜鲅芯窟^程,本文得出以下結(jié)論:(1)基于遺傳算法的文本情感分類方法在整體上優(yōu)于SVM分類器,該方法對(duì)于文本情感分析具有較強(qiáng)的泛化性。(2)微博情感波動(dòng)是收益率的格蘭杰原因,而收益率是新聞情感波動(dòng)的格蘭杰原因。投資者在微博上發(fā)表的觀點(diǎn)可能會(huì)影響股市的收益,而股市價(jià)格的波動(dòng)可能會(huì)體現(xiàn)在新聞的情感中。(3)微博情感對(duì)股市收益的影響更大,新聞情感對(duì)股市收益的影響較小。
【圖文】：

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 1 章緒論第 1 章 緒論1.1 研究背景及意義1.1.1 研究背景背景一：2015 年到 2016 年是中國股市十分動(dòng)蕩的時(shí)期，上證指數(shù)從 15 年初開始高歌猛進(jìn)，一度攀升到 5178 點(diǎn)。而從 6 月中旬開始，中國股市狂跌不止，市場(chǎng)行情急轉(zhuǎn)直下。如圖 1.1 所示，股市從最高的 5178 點(diǎn)下跌到 2650 點(diǎn)僅僅只用了不到三個(gè)月時(shí)間，暴跌了近 45%，，上證股市總市值由 78.38 萬億下跌至 44.98 萬億。

技術(shù)路線圖
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F832.51

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