【目的】探究社交媒體用戶交互行為的社會網(wǎng)絡(luò)與股市之間的關(guān)系,檢驗(yàn)社會網(wǎng)絡(luò)屬性對股市的預(yù)測能力�！痉椒ā坷眯吕素斀�(jīng)博客的轉(zhuǎn)載信息,設(shè)置時間快照構(gòu)建多個網(wǎng)絡(luò)圖;提取網(wǎng)絡(luò)屬性并與上證指數(shù)做相關(guān)性分析;最后將具有相關(guān)性的網(wǎng)絡(luò)屬性與上證指數(shù)進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)�！窘Y(jié)果】網(wǎng)絡(luò)密度與上證指數(shù)呈現(xiàn)二次項(xiàng)關(guān)系,極值點(diǎn)為3 400;博主節(jié)點(diǎn)的平均點(diǎn)贊數(shù)與上證指數(shù)呈現(xiàn)正相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為0.486;平均點(diǎn)贊數(shù)取一階滯后具有協(xié)整關(guān)系,可以作為上證指數(shù)的格蘭杰因�！揪窒蕖坑捎陂L文本情感分析和算法優(yōu)化的問題,未計算博文的情感且所選取的網(wǎng)絡(luò)屬性均為基本屬性�！窘Y(jié)論】本文驗(yàn)證了社交媒體用戶的交互行為對股市的預(yù)測能力,交互行為的社會網(wǎng)絡(luò)屬性能夠提高股市預(yù)測的精度。 

【文章來源】：數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2019年11期 第108-119頁 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的密度

部分博主的子圖

通過對檢驗(yàn)結(jié)果的分析,發(fā)現(xiàn)平均閱讀量、節(jié)點(diǎn)數(shù)、邊數(shù)和平均權(quán)重與MA·MA3的相關(guān)性顯著水平均大于0.05,并不顯著。僅密度和平均點(diǎn)贊數(shù)與MA·MA3的相關(guān)性是顯著的。MA·MA3與密度的偏相關(guān)系數(shù)是–0.508,顯著性檢驗(yàn)的t統(tǒng)計量是0.026;與平均點(diǎn)贊數(shù)的偏相關(guān)系數(shù)是0.486,顯著性檢驗(yàn)的t統(tǒng)計量是0.035。因此在顯著性水平0.05的條件下,MA·MA3與網(wǎng)絡(luò)圖的密度具有負(fù)相關(guān)性,與平均點(diǎn)贊數(shù)具有正相關(guān)性。進(jìn)一步對MA·MA3與密度、MA·MA3與平均點(diǎn)贊數(shù)進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表4所示。通過散點(diǎn)圖,發(fā)現(xiàn)MA·MA3與密度之間存在二次項(xiàng)的關(guān)系,MA·MA3與平均點(diǎn)贊數(shù)之間存在線性關(guān)系,因此使用曲線擬合,分析二者的線性關(guān)系,如圖5所示。圖5 MA·MA3與密度和平均點(diǎn)贊數(shù)曲線擬合

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2901988