基于情感分析的网络财经媒体通货膨胀预期研究

发布时间：2018-12-07 13:32

【摘要】：使用自然语言处理技术对网上财经文章进行与通货膨胀有关的情感分析,实验结果发现,使用无监督词典方法获得的系统分析结果,具有与通货膨胀显著相关关系,但提前期不明显;使用基于专家意见的监督训练方法获得的系统结果,相较通货膨胀具有1-3个月的提前期,能够为通货膨胀预期的度量提供实质性的支持,从而可以用于辅助宏观经济管理以及微观经济决策。
[Abstract]:Using natural language processing technology to analyze the inflation-related affective analysis of online financial articles, the experimental results show that the systematic analysis results obtained by using the unsupervised dictionary method have a significant correlation with inflation. But the lead time is not obvious; The systematic results obtained using supervisory training methods based on expert advice have a lead time of 1-3 months compared to inflation and can provide substantive support for the measurement of inflation expectations. This can be used to assist macroeconomic management and micro-economic decision-making.
【作者单位】： 西南石油大学经济管理学院;
【基金】：西南石油大学科技基金项目“基于自然语言处理的证券投资教育系统”(项目编号:010XJR004)研究成果之一
【分类号】：TP391.1;F822.5

【二级参考文献】

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本文编号：2367280