基于微博情绪信息的股票市场预测

发布时间：2017-07-30 07:06

  本文关键词：基于微博情绪信息的股票市场预测

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【摘要】：行为金融理论的研究表明,股票投资者在进行投资决策时,容易受到自身的因素如情绪与心理因素的影响。以行为金融理论为依据,作出基本假设:微博情绪信息反映的社会整体情绪倾向能够影响并预测股票市场整体价格走势的变化。实证过程包括抓取新浪微博数据并进行预处理,生成情绪倾向时间序列,通过格兰杰因果关系检验上证指数时间序列与情绪倾向时间序列间的相关关系,建立支持向量机模型预测股票市场价格的变化来验证假设的正确性。实验结果显示加入微博情绪信息的预测模型能够获得更高的准确率,进而证明了本文所作假设的正确性。
【作者单位】： 香港科技大学工学院;华南理工大学经济与贸易学院;
【关键词】： 行为金融理论 微博 情感计算 股价预测 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71101055) 国家社会科学基金资助项目(09CJY013) 教育部人文社会科学青年基金资助项目(11YJC63004) 教育部人文社会科学研究资助项目(08JC790038) 中央高校基本科研业务费重点资助项目(2009SZ0029)
【分类号】：F832.51
【正文快照】： 0引言现代金融理论的基石是资本资产定价模型和有效市场假说[1]。有效市场假说认为,在强有效市场中,资产交易价格总是反映了所有的可得资讯[2]。股票市场将立即反应新的资讯,调整至新的价位。因此价格变化是取决于新资讯,股价呈随机走势。虽然新资讯是不可预测的,但最近的研究

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本文编号：592959