【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,社交媒體平臺因為快速便捷和覆蓋面廣,一躍成為廣大群眾攝取信息的最主要的途徑和方式。互聯(lián)網(wǎng)平臺上面財經(jīng)信息的傳播和擴散也成為影響中國證券市場的一大誘因。社交媒體發(fā)出的財經(jīng)信息品種多樣涉及上市公司的新產(chǎn)品、技術(shù)、服務(wù)的推出與研發(fā);并購重組、公司債券發(fā)行,公司財報公布,股價變化,管理層變動等多種方面。已經(jīng)有研究證實資訊對投資者選擇投資品種和投資實際,市場分析者分析股票價格走勢起到了非常重要的輔助和指引作用。因而針對社交網(wǎng)絡(luò)不同類型財經(jīng)信息對股票價格走勢印象和股票收益就顯得尤為重要。本文研究的主要兩個問題是:一、面對海量的互聯(lián)網(wǎng)平臺財經(jīng)信息選擇關(guān)注點和關(guān)注對象,確定研究的非結(jié)構(gòu)化文本;進而將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)發(fā)為結(jié)構(gòu)化文本并基于網(wǎng)絡(luò)平臺基礎(chǔ)進行文本挖掘。二、在結(jié)構(gòu)化文本的基礎(chǔ)上進行文本分類,以實證研究為基礎(chǔ)來檢測不同類型的社交媒體財經(jīng)信息對證券市場的影響。本文首先確立了以微博文本為研究對象,以微博財經(jīng)影響力最大的五大官方微博博文為文本數(shù)據(jù)來源通過新浪微博API進行網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取網(wǎng)絡(luò)文本;采用文本分類技術(shù)將互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞按內(nèi)容分為六大類:重組并購類、盈利能力類、運營管理類、公司治理類、法律合規(guī)類、技術(shù)產(chǎn)品類;最后運用事件研究法聯(lián)系證券市場行情分析與量化六類財經(jīng)信息對股票市場的具體影響。在此基礎(chǔ)上,給出了未來研究的側(cè)重點和政策建議。本文的創(chuàng)新點在于:(1)研究對象的創(chuàng)新性,前人的研究中主要基于互聯(lián)網(wǎng)媒體的新聞而忽略到社交媒體新聞的重要性和關(guān)注度,彌補了微博信息在互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)信息研究的空白。(2)將財經(jīng)信息拆分為六類逐一定性分析不同信息類別對股票市場的影響,為今后計算實驗金融Agent個體具體接受信息的設(shè)定做了理論和實證的鋪墊。(3)研究方法上,本文將網(wǎng)絡(luò)爬蟲、文本挖掘、文本分類與事件研究法相結(jié)合,是金融領(lǐng)域特別是互聯(lián)網(wǎng)信息平臺研究領(lǐng)域的創(chuàng)新和跨學科的結(jié)合,為金融與信息技術(shù)的研究開拓了新的思路。
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F832.51
【圖文】：

為爬行前沿。URL前沿的遞歸訪問根據(jù)一套規(guī)則，當執(zhí)行瀏覽歸檔的網(wǎng)站時即可拷貝和保存信息。圖2-4 網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取流程示意圖網(wǎng)絡(luò)爬蟲對最相關(guān)的頁面的下載要求在信息檢索領(lǐng)域的系統(tǒng)里仍然是最主要的挑戰(zhàn)。使用鏈接分析算法如網(wǎng)頁排名和重要性矩陣等使在優(yōu)先隊列下載更高的相關(guān)頁面的URL更為有效。同時下載頁面后，知識路徑在該頁面評估鏈接相關(guān)性方面扮演重要的角色。分布廣泛的文檔，文檔與文檔之間的超鏈接是網(wǎng)絡(luò)作為一個超文本系統(tǒng)的特征。超文本文檔閱讀過程中讀者可以選擇跟隨嵌入式鏈接到其他相關(guān)文檔。在相關(guān)研究之中，根據(jù)開發(fā)語言的不同存在著多種網(wǎng)絡(luò)爬蟲的工具：基于C++語言的Larbin具備跟蹤頁面URL進行擴展抓取的功能，并且為之后的搜索引擎提供廣泛的數(shù)據(jù)來源；基于JAVA語言的Nutch和Heritrix在開源框架的基礎(chǔ)上分析網(wǎng)站之中有效的URL，并且提出HTTP的請求，從而獲得目標結(jié)果以生成相應(yīng)的日志信息和本地文件的形式。本文的研究針對微博140個字節(jié)的特點的框架，附加網(wǎng)絡(luò)爬蟲的開源軟件包

圖 4-1 事件窗口示意圖的時間軸上，[T0，T1]為估計窗口，[T1，T2]為事件窗口，T的日期或者是事件公告日，[T2，T3]為事件后窗口。不同學者象選擇不同的事件窗口，一般情況下是（-60，60）~（-2，2）計窗口可選擇（-180，-60），（-180，-90）等。

圖 5-1 所有樣本 AAR 和 ACAR 時間序列圖從圖 5-1 中可以看出，所有樣本事件在事件窗口[-5，0]期內(nèi)，隨著時間異常收益率有明顯的提升，但在事件發(fā)生的前一天出現(xiàn)一個顯著的下件窗口[0，5]期內(nèi)，異常收益率持續(xù)下降，特別是時間發(fā)生之后的第異常收益率有大幅度的下降。

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本文編號：2750523