基于微博属性的股票联动性预测研究

发布时间：2017-10-04 08:24

  本文关键词：基于微博属性的股票联动性预测研究

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【摘要】：股票联动性是指股票市场中同一行业或板块的股票价格之间的相互影响,主要表现为同涨或同跌。因此股票联动性的分析对于金融分析、投资策略、学术调研、市场风险评估等方面有着重要的指导性。近年来,随着网络信息技术的快速发展,微博等新兴社交软件开辟了一个资讯高速流通的时代,为人类沟通、信息共享提供了广阔的社交平台。拥有微博账户的上市公司可以实时发布消息并与微博用户直接沟通与交流,使得用户能够更容易接触到公司的最新信息,打破了传统媒介信息交流形式的闭塞与不对称性。之前的研究已经表明,拥有微博账户的上市公司之间的股票联动性高于没有微博账户的公司股票之间的联动性,根据微博账户粉丝数量这个权值将上市公司划分为新的均匀股票组,可以预测股票之间的联动性。本文基于上市公司的微博账户属性提出了一种更准确的分类方案,该方案所采用的微博属性是反映微博账户影响力最显著的指标,使得同组内的股票联动性更高。在提出的方案中,首先收集具有微博认证的上市公司的微博账户属性以及股市成交数据,然后采用K-means聚合算法将上市公司股票划分为不同的组,通过检验各组内两两股票之间收益相关性来计算各组股票之间的联动性。最后与之前的分类方法的股票联动性进行比较分析。实验结果显示,本文提出的分类方法是可行的,根据新的微博属性分类的股票组内的股票联动性要高于根据粉丝数量分类方法的联动性,并能对按照传统分类方法的股票组联动性进行预测。
【关键词】：微博 属性 股票联动性
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.092
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-17
• 1.1 选题背景8-10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 基于情感分析方法的股票市场研究10-12
• 1.2.2 基于聚类方法的股票市场研究12-13
• 1.2.3 基于回归分析的股票市场研究13-14
• 1.3 论文主要工作14-15
• 1.4 论文组织结构15-16
• 1.5 本章小结16-17
• 2 相关理论与技术17-27
• 2.1 股票联动性及检测方法17-20
• 2.1.1 股票联动性的定义17-18
• 2.1.2 股票联动性的检测方法18-20
• 2.2 全球行业分类标准20-22
• 2.3 K-means聚类算法22-24
• 2.4 Hadoop24-26
• 2.4.1 Hadoop介绍24-25
• 2.4.2 HDFS体系架构25-26
• 2.4.3 MapReduce体系架构26
• 2.5 本章小结26-27
• 3 微博属性分析27-40
• 3.1 微博属性的选取分析27-34
• 3.2 微博属性与用户影响力的关系分析34-39
• 3.3 本章小结39-40
• 4 基于微博属性的预测模型40-51
• 4.1 预测模型描述40-42
• 4.2 数据采集42-46
• 4.3 聚类分析46-48
• 4.4 联动性检验48-50
• 4.5 本章小结50-51
• 5 实验与结果分析51-57
• 5.1 实验结果51-56
• 5.2 本章小结56-57
• 结论57-58
• 参考文献58-61
• 致谢61-62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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4 张兵;范致镇;李心丹;;中美股票市场的联动性研究[J];经济研究;2010年11期

5 张玉芳,毛嘉莉,熊忠阳;一种改进的K-means算法[J];计算机应用;2003年08期

中国博士学位论文全文数据库 前2条

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2 赵勇;金融危机背景下中美欧股票市场联动性研究[D];上海社会科学院;2012年

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本文编号：969623