基于文本分析的投资者情绪指标对股票收益影响的实证研究
发布时间：2020-12-22 16:03
随着互联网的不断发展,我们进入了信息大爆炸时代,每天都有层出不穷的财经新闻映入眼帘,往往前一天的热点新闻就会成为第二天股票收益率波动的重要影响因素。导致这种现象的一个重要原因是,财经新闻会带来投资者情绪的变化,而投资者情绪对于股票市场的影响是不容小觑的。由此可见,有必要将财经新闻这类文本信息纳入到投资者情绪指标中,进而研究投资者情绪指标与股票市场之间的动态关系。本文构建了三个投资者情绪指标,分别为使用文本分析方法构造的财经新闻文本情绪指标和使用主成分分析方法构建的市场情绪指标和综合情绪指标。通过情绪指标与沪深300指数收益率进行相关性分析、趋势分析以及回归分析的定性与定量的有效性分析,本文发现三个情绪指标中基于市场交易指标构造的情绪指标是无效的,财经新闻文本情绪指标虽然是有效的但是其有效性不如结合市场情绪指标后构建的综合情绪指标。原因可能是文本分析方法有利于提高指标反映投资者情绪的准确性,并且综合情绪指标中同时涵盖了机构投资者与散户投资者的情绪,覆盖面较广,所以反映出的投资者情绪也较为准确。本文在构建综合投资者情绪指数与沪深300指数收益率VAR模型的基础上,使用格兰杰因果检验、脉冲响...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Scrapy运行原理
电子科技大学硕士学位论文14图3-2LSTM总体框架图LSTM模型是由时刻的输入词，细胞状态，临时细胞状态，隐层状态，遗忘门，记忆门，输出门组成。LSTM的计算过程可以概括为，通过对遗忘细胞状态中的无用信息和记忆新的信息使得计算得到有用的信息得以向后续时刻传递，并且在每个时间步都会输出一个隐层状态，其中遗忘，记忆与输出由通过上个时刻的隐层状态和当前输入计算出来的遗忘门，记忆门，输出门来控制。具体计算过程如下所示：1.遗忘门：图3-3遗忘门计算框架图该过程的输入为前一刻的隐层状态，当前时刻的输入词，输出值为遗忘门值，这个过程是在判断信息是否有被遗忘的必要。2.记忆门：该过程的输入为前一刻的隐层状态，当前时刻的输入词，输出值为记忆值，临时细胞状态。具体过程如图3-4所示：ttxtcthtftitotht1htxtitotf1([,])tfttffWhxbt1htxtftxt1hti（3-1）
电子科技大学硕士学位论文14图3-2LSTM总体框架图LSTM模型是由时刻的输入词，细胞状态，临时细胞状态，隐层状态，遗忘门，记忆门，输出门组成。LSTM的计算过程可以概括为，通过对遗忘细胞状态中的无用信息和记忆新的信息使得计算得到有用的信息得以向后续时刻传递，并且在每个时间步都会输出一个隐层状态，其中遗忘，记忆与输出由通过上个时刻的隐层状态和当前输入计算出来的遗忘门，记忆门，输出门来控制。具体计算过程如下所示：1.遗忘门：图3-3遗忘门计算框架图该过程的输入为前一刻的隐层状态，当前时刻的输入词，输出值为遗忘门值，这个过程是在判断信息是否有被遗忘的必要。2.记忆门：该过程的输入为前一刻的隐层状态，当前时刻的输入词，输出值为记忆值，临时细胞状态。具体过程如图3-4所示：ttxtcthtftitotht1htxtitotf1([,])tfttffWhxbt1htxtftxt1hti（3-1）
【参考文献】：
期刊论文
[1]投资者情绪对股票收益影响探讨——基于HAR模型[J]. 沈银芳,郑爽,施妍宇. 现代商贸工业. 2019(31)
[2]投资者情绪对股票市场收益的影响——基于综合指标的研究[J]. 王春,袁勋,陈建. 经营与管理. 2019(11)
[3]财经媒介信息对股票市场的影响研究:基于情感分析的实证[J]. 岑咏华,谭志浩,吴承尧. 数据分析与知识发现. 2019(09)
[4]财经新闻的话题会影响股票收益率吗?——基于行业板块的研究[J]. 龙文,毛元丰,管利静,崔凌逍. 管理评论. 2019(05)
[5]基于文本挖掘和机器学习的股指预测与决策研究[J]. 戴德宝,兰玉森,范体军,赵敏. 中国软科学. 2019(04)
[6]企业内部控制与机构投资者羊群行为:“反向”治理效果及异质性分析[J]. 张向丽,池国华. 财贸研究. 2019(01)
[7]基于个体投资者情感量化的上证指数预测检验[J]. 王聪,高广阔,王亮. 经济研究导刊. 2018(26)
[8]基于投资者情绪的四因子模型实证研究[J]. 黄彦菁,徐旭. 会计之友. 2018(01)
[9]管理者过度自信异质性与企业投资行为偏差[J]. 刘柏,王一博. 江苏社会科学. 2017(02)
[10]网络协调博弈策略下的股市羊群行为演化模型及仿真[J]. 卞曰瑭,李金生,许露. 中国管理科学. 2017(03)
博士论文
[1]基于投资者情绪的资产定价理论及实证研究[D]. 王博.辽宁大学 2014
硕士论文
[1]基于财经新闻的股票收益方向预测[D]. 杨永伟.浙江工商大学 2018
本文编号：2932033
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Scrapy运行原理
电子科技大学硕士学位论文14图3-2LSTM总体框架图LSTM模型是由时刻的输入词，细胞状态，临时细胞状态，隐层状态，遗忘门，记忆门，输出门组成。LSTM的计算过程可以概括为，通过对遗忘细胞状态中的无用信息和记忆新的信息使得计算得到有用的信息得以向后续时刻传递，并且在每个时间步都会输出一个隐层状态，其中遗忘，记忆与输出由通过上个时刻的隐层状态和当前输入计算出来的遗忘门，记忆门，输出门来控制。具体计算过程如下所示：1.遗忘门：图3-3遗忘门计算框架图该过程的输入为前一刻的隐层状态，当前时刻的输入词，输出值为遗忘门值，这个过程是在判断信息是否有被遗忘的必要。2.记忆门：该过程的输入为前一刻的隐层状态，当前时刻的输入词，输出值为记忆值，临时细胞状态。具体过程如图3-4所示：ttxtcthtftitotht1htxtitotf1([,])tfttffWhxbt1htxtftxt1hti（3-1）
电子科技大学硕士学位论文14图3-2LSTM总体框架图LSTM模型是由时刻的输入词，细胞状态，临时细胞状态，隐层状态，遗忘门，记忆门，输出门组成。LSTM的计算过程可以概括为，通过对遗忘细胞状态中的无用信息和记忆新的信息使得计算得到有用的信息得以向后续时刻传递，并且在每个时间步都会输出一个隐层状态，其中遗忘，记忆与输出由通过上个时刻的隐层状态和当前输入计算出来的遗忘门，记忆门，输出门来控制。具体计算过程如下所示：1.遗忘门：图3-3遗忘门计算框架图该过程的输入为前一刻的隐层状态，当前时刻的输入词，输出值为遗忘门值，这个过程是在判断信息是否有被遗忘的必要。2.记忆门：该过程的输入为前一刻的隐层状态，当前时刻的输入词，输出值为记忆值，临时细胞状态。具体过程如图3-4所示：ttxtcthtftitotht1htxtitotf1([,])tfttffWhxbt1htxtftxt1hti（3-1）
【参考文献】：
期刊论文
[1]投资者情绪对股票收益影响探讨——基于HAR模型[J]. 沈银芳,郑爽,施妍宇. 现代商贸工业. 2019(31)
[2]投资者情绪对股票市场收益的影响——基于综合指标的研究[J]. 王春,袁勋,陈建. 经营与管理. 2019(11)
[3]财经媒介信息对股票市场的影响研究:基于情感分析的实证[J]. 岑咏华,谭志浩,吴承尧. 数据分析与知识发现. 2019(09)
[4]财经新闻的话题会影响股票收益率吗?——基于行业板块的研究[J]. 龙文,毛元丰,管利静,崔凌逍. 管理评论. 2019(05)
[5]基于文本挖掘和机器学习的股指预测与决策研究[J]. 戴德宝,兰玉森,范体军,赵敏. 中国软科学. 2019(04)
[6]企业内部控制与机构投资者羊群行为:“反向”治理效果及异质性分析[J]. 张向丽,池国华. 财贸研究. 2019(01)
[7]基于个体投资者情感量化的上证指数预测检验[J]. 王聪,高广阔,王亮. 经济研究导刊. 2018(26)
[8]基于投资者情绪的四因子模型实证研究[J]. 黄彦菁,徐旭. 会计之友. 2018(01)
[9]管理者过度自信异质性与企业投资行为偏差[J]. 刘柏,王一博. 江苏社会科学. 2017(02)
[10]网络协调博弈策略下的股市羊群行为演化模型及仿真[J]. 卞曰瑭,李金生,许露. 中国管理科学. 2017(03)
博士论文
[1]基于投资者情绪的资产定价理论及实证研究[D]. 王博.辽宁大学 2014
硕士论文
[1]基于财经新闻的股票收益方向预测[D]. 杨永伟.浙江工商大学 2018
本文编号：2932033
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/huobilw/2932033.html
