隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展,我們以已步入信息時代,在現(xiàn)如今信息化的時代背景下,極大地改變了人們獲取信息、發(fā)表觀點和看法的方式和方法。從信息的獲取來看,人們獲取信息的渠道從過去的報紙、雜志、廣播、電視等傳統(tǒng)媒體過渡到如今各式各樣的網(wǎng)站、資訊軟件,甚至于論壇、社交軟件等等,越來越多的人們通過互聯(lián)網(wǎng)獲取信息來了解生活中所發(fā)生的一切�；ヂ�(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展大大降低了現(xiàn)如今人們獲取信息的成本,擴展了人們信息渠道的多樣性。身處信息化時代的中國的投資者們也受到了信息化時代帶來的沖擊,投資者獲取股票市場的信息渠道更加廣泛,表達情緒和觀點的平臺也更加多樣化,而互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞作為投資者們獲取財經(jīng)信息的重要來源,對于投資者的行為和資本市場有著難以忽視的影響。網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和文本挖掘技術(shù)的發(fā)展讓我們對互聯(lián)網(wǎng)財經(jīng)新聞進行分析成為了可能,這為股市的分析和預測帶來了新的視角。傳統(tǒng)的對股票市場的分析大多基于股票市場的歷史數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)和財務(wù)指標等等結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),而文本這類的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)由于缺少有效的量化和分析手段,常常難以挖掘其中有用的信息,文本挖掘領(lǐng)域的發(fā)展讓我們能夠合理的運用文本中所蘊含的信息來進行分析,已有越...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
    1.3 國內(nèi)外文獻綜述
    1.4 研究思路
2 理論基礎(chǔ)
    2.1 基于有效市場假說的理性學派
    2.2 基于行為金融學的有限理性學派
3 研究方法
    3.1 數(shù)據(jù)的獲取與預處理方法
        3.1.1 財經(jīng)新聞文本獲取技術(shù):網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)
        3.1.2 文本信息的提取—文本挖掘
            3.1.2.1 文本預處理
            3.1.2.2 文本表示
    3.2 LDA概率主題模型
    3.3 文本情感分析方法——LSTM
    3.4 向量自回歸模型
4 實證分析
    4.1 數(shù)據(jù)來源及簡介
    4.2 數(shù)據(jù)處理
    4.3 LDA模型的建立
        4.3.1 模型的輸入
        4.3.2 主題個數(shù)的確定
        4.3.3 模型輸出結(jié)果
    4.4 情感分析
    4.5 指數(shù)構(gòu)建
        4.5.1 媒體關(guān)注度指數(shù)
        4.5.2 情感傾向指數(shù)
        4.5.3 情感分歧指數(shù)
    4.6 模型構(gòu)建與分析
        4.6.1 平穩(wěn)性檢驗
        4.6.2 格蘭杰因果檢驗
        4.6.3 脈沖響應分析
5 結(jié)論及建議
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 建議
    5.3 不足與展望
參考文獻
致謝



本文編號：3828908