本文關(guān)鍵詞：物流人員輿情指標(biāo)與生產(chǎn)企業(yè)股票波動趨勢預(yù)測實(shí)證研究

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【摘要】：以物流專業(yè)論壇的交流信息內(nèi)容作為研究對象,利用語義處理技術(shù)構(gòu)建了反映某類產(chǎn)品的物流人員的工作繁忙程度和情緒狀態(tài)高低的物流人員情緒綜合指標(biāo);選取該行業(yè)產(chǎn)品的多個生產(chǎn)企業(yè)的股票走勢合成一個股票指數(shù),通過實(shí)證方法檢驗(yàn)了同一產(chǎn)品行業(yè)的物流人員情緒指標(biāo)對該類產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)的股票走勢具有預(yù)測能力.研究表明,情緒指數(shù)的波動趨勢常常比相應(yīng)股票綜合指數(shù)的波動趨勢提前40周呈現(xiàn)一致.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;上海證券交易所資本市場研究所;
【關(guān)鍵詞】： 物流論壇 證券市場 預(yù)測能力 語義分析
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61403255) 教育部人文社科項(xiàng)目(14YJCZH218) 上海市高校青年教師培養(yǎng)資助計(jì)劃(1015303801)
【分類號】：F832.51
【正文快照】： 近10年來,文本挖掘技術(shù)在金融市場上的應(yīng)用越來越廣泛.使用文本挖據(jù)技術(shù)對社交媒體內(nèi)容作分析處理,可以獲得語義層面上的信息,這些語義信息為分析上市公司的基本面信息、評估公司未來的盈利水平以及預(yù)測其在證券市場上的表現(xiàn)提供了有效信息.這些研究所使用的數(shù)據(jù)來源大致可以

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本文編號：557505