公众情感与股票市场关系研究

发布时间：2017-09-05 10:24

  本文关键词：公众情感与股票市场关系研究

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【摘要】：随着互联网技术的发展,互联网平台已成为人们获取、传播信息的主要平台,其中社会化媒体例如贴吧、微博、博客、论坛迅速发展,已成为人们获取信息、表达情感的主要平台。如今互联网已经由一个简单的信息发布平台,发展成一个信息发布、交流、共享的社会化网络平台,随之而来的是成几何级数增加的网络信息。巨大的信息量中蕴含着重要价值,国外学者纷纷利用网络信息进行分析决策,当我们想了解客户的偏好、知道别人的看法和意见、了解民众的想法以便我们更有针对性的作出决策时,巨大的网络信息就发挥出了重要作用。该学位论文进行研究的目的就是利用大型金融网站股吧评论信息反映出的每位投资者情感,从而得到所有投资者反映出的公众情感信息,分析公众情感与股票市场的关系,预测未来股票的走势,从而帮助投资者趋利避害。本文对互联网用户在金融论坛中对股票的评论进行分析,深入挖掘股票评论中所包含的投资者情绪及投资行为等信息,得出代表所有投资者情感的公众情感值,分析股票的收盘价、收益率、成交量等信息与相应股吧反映出来的公众情感、公众关注度的关系,探索公众情感与股票市场的关系。本文主要从定性和定量的角度研究,利用实证分析法,分析公众的情感值得分及公众关注度与股票收盘价、收益率、成交量等股票信息之间是否存在相关关系。利用spearman秩相关性检验研究当天的情感值和当天的股票收盘价是否存在相关性,之后分别研究前几天的情感值和后几天的情感值与当天的股票收盘价之间是否存在相关关系。然后,利用格兰杰(Granger)因果检验,检验公众情感是否能解释股票市场的变化。最后建立非线性模型SVM(support vector machine,支持向量机)模型对上证指数时间序列进行预测,设立对照组检验公众情感时间序列能否提高股票市场价格预测的准确率。最终得出的结论有1、股市收盘价和收益率均与公众情感具有正相关关系,即投资者情绪越高则股票收盘价和收益率越高,反之不成立;公众关注度与股票市场收盘价、收益率等具有负相关关系,即当公众关注度增加时股票的收益率和收盘价成下跌趋势。2、无论股票市场处于上涨或是下跌时期公公情感均与股票市场收盘价和收益率有正相关性,且在股市波动较大的时候公众情感表现较为强烈,而公众关注度与股票收盘价和收益率均呈现负相关,并且在下跌时期负相关性更大,可以看出在股市波动较大时股票投资者在一定程度上行为趋向一致。3、公众情感对股票的收盘价具有一定的预测作用。
【关键词】：公众情感 文本挖掘 情感分析 股票市场
【学位授予单位】：云南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要3-5
• abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景9-11
• 1.2 研究意义11
• 1.3 研究思路和研究内容11-12
• 1.4 技术路线12-13
• 1.5 研究方法13-14
• 第二章 文献综述14-21
• 2.1 行为金融相关研究14-15
• 2.2 公众情感与股票市场关系研究综述15-16
• 2.2.1 公众情感对股票市场的影响15
• 2.2.2 基于网络评论信息的股票市场研究15-16
• 2.3 文本情感分析的研究综述16-19
• 2.3.1 文本情感分析概述16-17
• 2.3.2 国外学者的研究17-18
• 2.3.3 国内学者研究18-19
• 2.4 基于公众情感的股市预测研究现状19-20
• 2.5 论文研究的创新点20-21
• 第三章 公众情感值测度21-33
• 3.1 互联网信息平台的比较与选择21-24
• 3.2 股吧信息采集24-27
• 3.3 数据预处理27
• 3.4 中文分词27-29
• 3.5 情感分析29-33
• 3.5.1 情感值测度29-31
• 3.5.2 公众情感值测度31-32
• 3.5.3 公众情感值测度结果32-33
• 第四章 公众情感与股票市场的关系33-48
• 4.1 公众情感与股票市场时间序列33-37
• 4.1.1 股票市场与公众情感相关概念33
• 4.1.2 股票市场数据获取33-34
• 4.1.3 时间序列标准化处理34-37
• 4.2 spearman秩相关性检验37-42
• 4.2.1 公众情感与股票市场的同期相关分析37-38
• 4.2.2 公众情感与股票市场的领先与滞后关系分析38-40
• 4.2.3 上涨或下跌阶段公众情感与股票市场的相关分析40-42
• 4.3 格兰杰（Granger）因果关系检验42-48
• 4.3.1 协整分析和格兰杰（Granger ）因果检验原理42-44
• 4.3.2 格兰杰因果检验结果44-48
• 第五章 支持向量机(SVM)模型建立与预测48-53
• 5.1 SVM介绍及其特点48-49
• 5.2 SVM基本原理49-50
• 5.3 实验准备50-52
• 5.4 实验结论52-53
• 第六章 结论与展望53-56
• 6.1 主要结论53-54
• 6.2 研究不足54-55
• 6.3 展望55-56
• 后记56-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-62
• 在读期间的研究成果62

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本文编号：797417