互联网财经新闻对股市影响效应的测度

发布时间：2017-11-01 10:19

  本文关键词：互联网财经新闻对股市影响效应的测度

  更多相关文章： 股市 事件研究法 主题模型(LDA) 情感倾向分析

【摘要】：股市一直是一个热门的研究领域,传统上的研究主要是基于股市的历史价格数据,从时间序列的角度去探究股市变动的特征。很少有研究从信息、消息的角度,去发掘影响股市的一些因素,进而探究信息与股市之间关联性。随着互联网的快速发展,我们可以在短时间内从互联网上获取大量的信息,这使得通过互联网信息来研究股市的方法越来越成为可能。本文从财经新闻的角度出发,去探究互联网财经新闻与股市之间的关联性,测度互联网财经新闻对股市的影响效应,希望为股市的研究提出一个新的思路。在理论及方法研究部分,本文首先从信息视角和行为视角阐述了互联网财经新闻对股市产生影响的理论基础,然后对影响效应测度的方法展开研究：新闻事件对个股影响的测度方法—事件研究法,财经新闻文本的量化方法——文本挖掘,财经新闻主题信息的提取方法——LDA概率主题模型,财经新闻情感信息的提取方法——情感倾向分析。最后介绍了开展研究所使用的一些技术方法：新闻文本的获取技术——网络爬虫,个股新闻与股票名称匹配技术一一命名实体识别。在实证分析部分,首先,根据新闻事件发布之后相关个股可能出现的结果,对财经新闻事件对个股的影响机制进行了阐述,然后采用事件研究法去测度个股新闻对个股收益率的影响,分析新闻事件发布前后相应上市公司的股票是否存在异常收益率,分析结果表明：第一,新闻事件发布之后相应股票确实产生了异常收益率,说明个股新闻对个股的股价确实有显著的影响；第二,在新闻事件发布之前,相应公司的股价便产生了异常的波动,说明我国股市的一些信息发布机制还需要进一步规范；第三,无论是从平均异常收益率还是累计异常收益率来看,个股股价对利空事件的反应强度都要大于利好事件。其次,在板块指数层面,本文分析了互联网财经新闻对板块指数的影响。在该部分,采用LDA主题模型从财经新闻中提取主题信息,然后再基于专业的财经情感词库,构建了主题一情感倾向指数,通过研究主题情感倾向指数与相应板块指数收益率之间的关系,来探究各个主题的财经新闻对相应板块指数的影响。根据格兰杰因果分析的结果发现,金融主题情感倾向指数与金融板块指数收益率之间互为因果关系,即两者之间相互影响。为了进一步探究两者之间的关系,本文采用了向量自回归对两者之间的动态关系进行分析,通过回归方程的结果以及脉冲响应、方差分解的结果发现,金融主题的情感倾向指数会对金融板块指数的收益率产生一个正向的影响,这种影响通常会持续三到四天。本文的创新点在于,采用文本挖掘的技术从互联网财经新闻的角度去研究股市.分别从个股以及板块指数两个层次,来测度财经新闻对股市的影响；在文本情感分析的基础上,引入主题模型,把情感分析从一个文本一个情感倾向的结果形式转变成了一个文本多个主题-情感倾向的结果形式,并在此基础上提出了一种文档集情感倾向指数的构建方法,为新闻文本的情感分析提供了一种新的方法。
【关键词】：股市 事件研究法 主题模型(LDA) 情感倾向分析
【学位授予单位】：浙江工商大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G206;F832.51
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-15
• 第一节 研究背景及意义8-10
• 第二节 文献综述10-12
• 一、基于新闻、股评数量的研究10
• 二、基于机器学习视角的研究10-11
• 三、基于文本情感视角的研究11-12
• 第三节 研究思路及框架12-14
• 第四节 创新点14-15
• 第二章 互联网财经新闻对股市影响的理论基础及方法研究15-29
• 第一节 互联网财经新闻对股市影响的理论基础15-16
• 一、信息视角：有效市场假说15
• 二、情感视角：行为金融学理论15-16
• 第二节 互联网财经新闻对股市影响研究的技术方法16-17
• 一、财经新闻文本获取技术：网络爬虫16-17
• 二、个股新闻与股票名称匹配技术：命名实体识别17
• 第三节 互联网财经新闻对股市影响效应的测度方法研究17-29
• 一、财经新闻事件对个股影响的测度方法：事件研究法17-20
• 二、财经新闻文本的量化方法：文本挖掘20-23
• 三、财经新闻主题信息的提取方法：LDA概率主题模型23-27
• 四、财经新闻情感信息的量化方法：情感倾向分析27-29
• 第三章 互联网财经新闻对个股影响效应的测度29-38
• 第一节 样本数据29-31
• 第二节 财经新闻事件对个股的影响机制分析31-33
• 第三节 财经新闻事件对个股影响效应的测度结果及分析33-38
• 第四章 互联网财经新闻对板块指数影响效应的测度38-58
• 第一节 数据概况及新闻文本的预处理38-40
• 第二节 财经新闻主题信息的提取40-44
• 第三节 财经新闻主题情感倾向指数的构建44-50
• 一、财经新闻情感词典的构建44-45
• 二、文档主题情感倾向的量化45-48
• 三、文档集情感倾向的量化48-50
• 第四节 主题情感倾向与板块指数收益率的关联性分析50-58
• 一、格兰杰因果分析51-52
• 二、基于向量自回归的实证分析52-58
• 第五章 总结、启示与展望58-61
• 第一节 总结58-59
• 一、技术应用总结58
• 二、实证分析总结58-59
• 第二节 启示59
• 第三节 展望59-61
• 参考文献61-64
• 附录：程序说明64-69
• 致谢69-70

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本文编号：1126386