基于微博文本的投资者情绪及其对上证股市影响研究

发布时间：2020-03-21 19:02

【摘要】：中国股市自成立以来发展十分迅速,但是其在市场监管、政策制定、交易环境等方面仍有许多需要完善的地方。中国股市经常因政策、交易制度的变化而发生非理性地暴涨暴跌,而投资者情绪在其中起到了推波助澜的作用。如何合理度量投资者情绪并探寻其对股市的影响是亟待解决的问题。随着互联网的普及,以微博为代表的大量新兴媒体、社区应运而生。微博可以及时、准确地获取投资者对于股市的观点,利用这些观点就可以有效地对投资者情绪进行度量,进而探讨其对股市的影响。本文将微博文本作为数据源来度量投资者情绪,并分析其对股市的影响。选取2014年7月至2017年1月的微博文本和上证指数开展研究。首先,利用网络爬虫工具抓取微博文本数据,并通过自然语言处理技术完成关键词的提取,得到候选情感词表。之后,利用遗传算法识别词语的情感倾向,得到情感词典。然后,以情感词典为基础,根据中文语言的特点建立句间句型关系、文本语义规则度量微博情感。最后,将微博情感、新闻情感作为投资者情绪的代理变量,构建其与上证股市的VAR模型,进而分析投资者情绪对股市的影响。基于上述研究过程,本文得出以下结论:(1)基于遗传算法的文本情感分类方法在整体上优于SVM分类器,该方法对于文本情感分析具有较强的泛化性。(2)微博情感波动是收益率的格兰杰原因,而收益率是新闻情感波动的格兰杰原因。投资者在微博上发表的观点可能会影响股市的收益,而股市价格的波动可能会体现在新闻的情感中。(3)微博情感对股市收益的影响更大,新闻情感对股市收益的影响较小。
【图文】：

重庆邮电大学硕士学位论文 第 1 章绪论第 1 章 绪论1.1 研究背景及意义1.1.1 研究背景背景一：2015 年到 2016 年是中国股市十分动荡的时期，上证指数从 15 年初开始高歌猛进，一度攀升到 5178 点。而从 6 月中旬开始，中国股市狂跌不止，市场行情急转直下。如图 1.1 所示，股市从最高的 5178 点下跌到 2650 点仅仅只用了不到三个月时间，暴跌了近 45%，，上证股市总市值由 78.38 万亿下跌至 44.98 万亿。

技术路线图
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51

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